К объяснимой дискреционной дисперсии: количественная оценка судебного усмотрения с помощью затворного многозадачного обучения
Исследователи предлагают архитектуру Judge-Aware Gated Multi-Task Learning, которая разделяет объективные факты дела и контекст вынесения решения для улучшения прогнозирования правовых исходов. Модель использует мелкодисперсную таксономию исходов и механизм затворного слияния для динамической модуляции зависимости от личности судьи; оценка проводилась на 13 937 решениях Трудовых трибуналов Великобритании.