将法律事实预测与其他法律任务（如判决预测）进行有效集成，可以通过以下几种方式实现：
建立多层次的模型架构：可以设计一个多层次的模型架构，其中法律事实预测作为基础层，提供必要的事实信息，而判决预测则在此基础上进行。这样，判决预测模型可以依赖于法律事实预测的结果，从而提高其准确性。
信息共享机制：在模型之间建立信息共享机制，使得法律事实预测模型可以将预测的法律事实直接传递给判决预测模型。通过这种方式，判决预测模型可以利用最新的事实信息进行更为精准的判断。
联合训练：通过联合训练的方式，模型可以同时学习法律事实和判决之间的关系。这种方法可以帮助模型更好地理解法律事实如何影响最终的判决结果，从而提高整体的预测能力。
反馈循环：建立反馈机制，使得判决预测的结果可以反过来影响法律事实预测的模型调整。通过分析判决结果与预测之间的差异，模型可以不断优化其预测策略。
跨任务评估：在评估模型性能时，采用跨任务的评估标准，确保法律事实预测和判决预测的结果能够相互验证和支持。这种方法可以提高法律自动化系统的整体可靠性和有效性。
通过以上方法，法律事实预测与判决预测的有效集成将有助于提升法律自动化的整体水平，进而推动法律领域的智能化发展。