随着国家司法智能体系建设的推进,司法审判预测已成为司法领域智能化研究的热点问题。刑期预测作为审判预测重要的一部分,对促进国家智慧法院的建设具有重要的研究意义和应用价值。盗窃案的量刑与盗窃金额和案件要素（如盗窃行为、被告人身份信息等）有直接关系,量刑过程具有很强的规则性和逻辑性。本文根据盗窃案的量刑逻辑,通过抽取裁判文书中的案件要素,结合盗窃金额,预测盗窃案件的量刑刑期。领域标注数据缺乏、数据标注困难导致模型性能较差是司法领域存在的主要的问题。然而,大量的无标记数据和领域知识没有得到充分利用。针对以上问题,本文将刑期预测任务与反绎学习方法相结合,充分利用审判逻辑规则,构建司法审判逻辑知识库。将要素抽取模型与逻辑推理有效结合,反绎学习基于逻辑知识库的最大一致性原则,充分使用无标记数据反绎推理,修正要素抽取模型的错误,提高案件要素抽取的性能,进而提升刑期预测的效果。本文的主要研究工作与成果有:（1）本文提出了基于半监督反绎学习的盗窃案件刑期预测模型,根据案件的量刑逻辑,通过抽取案件要素,结合盗窃金额预测盗窃案的量刑刑期。构建审判逻辑知识库,使用反绎学习方法基于审判逻辑知识库的最大一致性优化原则,最小化预测刑期与实际刑期的差值,反绎推理和修正监督学习模型预测错误的案件要素伪标签,使用反绎学习生成的修正标记数据对模型进行再训练,提高案件要素抽取性能,解决由于领域标注数据缺乏、数据标注质量较差导致模型性能较差的问题,提升盗窃案的刑期预测的准确率。实验表明,本文提出方法刑期预测的MSE下降了5.35,3个月的刑期预测精度提高了3.83%。（2）当要素增加时,反绎推理的试错搜索空间将呈指数增大,试错成本增大,反绎推理算法速率下降,准确率降低,刑期计算模型的部分参数不准确。针对以上问题,本文提出了基于约束反绎学习的盗窃案件刑期预测模型,通过构建案件要素可信因子约束的反绎推理,基于可信因子约束和审判逻辑知识的一致性原则,提高反绎推理的准确性,减少反绎推理的试错成本。构建约束刑期计算模型,约束模型参数,使其符合实际应用。实验结果表明,模型刑期预测1个月的精度提高了19.41%,与现有司法审判预测方法相比,本文提出的模型刑期预测F值最少提高7.76%。