多模态法律判决模型

融合多粒度多模态法律知识，显著提升法律判决预测的准确性与鲁棒性。

Zhao, Qihui · 高天寒 · Guo, Nan

Knowledge-Based Systems 2025

技术优势

五类知识互补

文章、事件、关系、数值证据与图像证据五类专家协同，模型从多角度理解案件。

图网络融合专家

利用图神经网络捕捉五类法律知识专家间的协作信号，提升知识融合质量。

注入Transformer各层

融合后的多模态知识被分配到Transformer的不同层，网络各阶段均能利用外部知识。

应用场景

• 智慧司法决策支持：为法官提供多模态证据融合的判决预测参考，辅助提升裁判一致性。
• 多模态知识融合：将法律文章、事件、关系、数值、图像五类知识统一融合，供下游判决模型使用。
• 法律认知智能体：为法律智能体提供嵌入多模态法律知识的认知底座，增强复杂案情理解。
• 行业大模型定制：向法律领域大模型注入结构化多模态知识，提升专业任务性能。