基于多任务学习的民事案件判决预测方法

针对民事案件预测中法律法规组合多样化的问题,提出一种基于多任务学习的民事案件判决预测方法。该方法采用多CNN融合、阈值设定等多种策略,利用案由和法条之间的依赖关系,实现民事案件的案由纠纷和相关法律法规的联合判决预测。基于中国裁判文书公开网的民事案件,构造了10万篇民事文书进行判决预测实验。实验结果表明,相比于传统的预测模型,该方法针对有依赖关系的预测任务更加合理和有效。