基于图的双重增强与知识引导对齐的法律判决预测方法

本发明公开了一种基于图的双重增强与知识引导对齐的法律判决预测方法，本发明首先通过端到端的部分微调策略保留司法文档的全局语义，促使编码器聚焦于具有法律判别性的信息，从而克服关键要素被稀释的缺陷。其次，引入一种知识引导的表示对齐机制，将案件事实描述文本与外部检索的法律知识描述进行显式对齐，弥补了传统离散标签建模的局限性。最后，结合大模型提取的结构化特征，通过门控机制协同融合相似案件的关联信息与结构化的法律特征。最终形成一种能够有效缓解语义稀释、实现文本全局语义与法律图结构深度融合，并在复杂司法场景中实现精准判决预测的方法。