2021年6 月 17 日，由中国人民大学高瓴人工智能学院、智能社会治理跨学科交叉平台和基于大数据文科综合训练国家级虚拟仿真实验教学中心联合主办的第二次智慧司法研究与应用研讨会在北京召开。

来自最高人民法院的王晓燕处长、最高人民检察院的季芳处长，以及中国人民大学发展规划处处长杨东教授、高瓴人工智能学院执行院长文继荣教授到场致辞。来自清华大学计算机科学与技术系、中科院自动化研究所、北京大学王选计算机研究所、中国人民大学法学院、北京科技大学文法学院等学校或机构的智慧司法领域的专家做了专题报告，并进行深入交流和讨论。

实验室孙媛媛老师做了题为“信息抽取技术在司法业务中应用探索”的报告，其内容主要围绕基于海量法律文书的案件信息抽取在司法业务中的技术探索和业务应用。近期针对嵌套实体体量巨大、司法案情细节易失问题，做了基于阅读理解的嵌套命名实体识别的尝试。以盗窃罪案件的命名实体识别为例，其案情描述中通常是有四种嵌套关系，包括人和物品、组织和地点、物品和物品，以及人与地点的嵌套。通过使用阅读理解模型来解决，总体来说能达到较好的嵌套实体识别效果。另外，关于该项任务的语料已在法研杯2021中实验室承办的“司法文本信息抽取”赛道公开http://cail.cipsc.org.cn:2021/。

此外，面向句法依存利用不足、高阶近似开销巨大的研究问题，介绍了基于图神经网络的二元关系抽取工作。针对处理多罪名案件情境下的实体关系抽取任务，以及不同罪名的法律文书中涉及到的案情内容不同，介绍了基于多任务学习的多罪名实体关系联合抽取工作。

在产业应用方面，孙老师介绍了自主研发的电子卷宗智能辅助分析系统。该系统基于非结构化的司法业务文本，能够自动抽取比较规范的法律文书中包含的关键信息，同时也能提取电子卷宗询问/询问笔录中涉及犯罪嫌疑人、受害人、证人等的言词证据，对办案人员起到快速阅卷和厘清案情的作用。另外还有辅助文本生成的任务，可以辅助生成审查报告，减轻检察官工作量，且该系统已在最高检信息中心和辽宁省检察院进行了示范应用部署。