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摘要
司法二审判决预测任务旨在基于一审判决、新发现事实、上诉理由等文本材料预测二审程序的判决结果，其难点在于如何捕捉两审法院对案件事实的认知异同来生成可解释的预测。针对上述难点，该文提出一种基于有序多任务学习的二审判决预测方法SIJP-SML,该方法通过两个时序依赖的多任务学习部分对一审到二审的完整审判逻辑进行建模，以提取并融合一、二审法院对案件事实的认知表示来预测二审判决。同时，SIJP-SML在多任务学习中引入法院观点生成任务来输出具有一定可读性的判决理据，以增强预测的可解释性。在6万余份二审裁判文书数据上的实验结果证明了SIJP-SML的有效性和合理性，其综合性能优于所有基线方法。
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