本网讯（通讯员 刘雨晴）2025年6月3日下午2点，我院在三教学楼109教室举办“基于多重分形与深度学习的智能司法预测方法研究”专题讲座。讲座由湘潭大学关健华博士主讲，陈暑波院长主持，学院教师及部分学生代表参与。

关健华博士围绕智能司法预测方法展开。讲座分析了针对劳动争议案件解决方式预测方法、刑事案件判决预测方法、民事案件判决预测方法等。在纠纷解决方式预测问题上，以劳动争议案件为研究对象，针对案件要素冗余的问题，提出了一种基于软投票策略和SHAP特征选择的两阶段劳动争议案件解决方式预测方法。在刑事案件判决预测任务中，针对案件事实描述相似但判决结果不同的问题，提出了一种融合BERT、 多重分形分析(MFA)和BiGRU的多任务学习预测方法MFA-LJP。在民事案件判决预测任务中，针对子任务间的相互依赖性以及案由与法律条文关键特征提取的难题，提出了一种结合Lawformer、 卷积神经网络(CNN)和局部熵(Local Entropy)的预测方法LCE -CCJP。

在互动环节，老师们积极提问，与关健华博士展开了热烈的交流。

本次讲座通过数据科学视角解析了司法预测的统计建模方法，为理学院师生提供了跨学科研究的实践案例。未来，学院将持续深化与人工智能领域的合作，探索数据驱动司法决策的创新路径。（一审：刘雨晴  二审：代安定  三审：陈暑波）