检索结果-南通市图书馆

证据标准体系的数据化建模——基于对法律知识图谱的创新与应用

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人民检察 2020年第23期 33-36页

作者：王迪江苏省南京市江北新区人民检察院

制定办案机关统一适用的证据标准,依托案件办理智能辅助系统将证据标准嵌入电子化的办案流程,将从根本上解决诉讼过程中证据标准不统一带来的司法不公问题,规范司法裁量权。鉴于知识图谱在描述客观世界中的各种概念、实体及其相互之间... 详细信息

制定办案机关统一适用的证据标准,依托案件办理智能辅助系统将证据标准嵌入电子化的办案流程,将从根本上解决诉讼过程中证据标准不统一带来的司法不公问题,规范司法裁量权。鉴于知识图谱在描述客观世界中的各种概念、实体及其相互之间的关系方面以及在非结构化和半结构化数据的特征提取、内容检索和表示理解方面具有的独特优势,应立足于智慧检务,运用法律知识图谱对证据标准体系进行数据化建模,构建概念层、实例层的证据标准知识图谱和推理规则,供计算机系统进行基于文本的信息抽取、法律要件解构以及证据规则的审查判断。

关键词：证据标准法律知识图谱智能辅助办案智慧检务

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人工智能民事司法应用的法律知识图谱构建

诉讼法学、司法制度 2019年第4期

作者：高翔

在人工智能推动下的司法改革当中，让机器通过深度学习以认知个案，是人工智能司法应用的前提与薄弱之处。当前，地方法院的实践尚未形成有效的知识积累方法。人工智能司法应用的前提是法律知识图谱的构建以及裁判规则的类型化与要素化... 详细信息

在人工智能推动下的司法改革当中，让机器通过深度学习以认知个案，是人工智能司法应用的前提与薄弱之处。当前，地方法院的实践尚未形成有效的知识积累方法。人工智能司法应用的前提是法律知识图谱的构建以及裁判规则的类型化与要素化。要件事实型民事裁判论与司法人工智能的生成规律具有内生契合性，可作为神经网络深度学习、分词设置、知识图谱设计的基础与前端理论。具体应用路径是依要件事实论不断进行层级解构，将案件认事用法解构为不同层级要素，并由法律专家分层级、分阶段标注，从而形成以要素标注的法律知识图谱大数据，以供机器学习。要件事实论之于人工智能司法应用具有独立性，人工智能难以代替法官。人工智能司法应用与民事诉讼制度具有相互促进关系，两者的深度融合将开拓中国民事诉讼的崭新发展阶段。

关键词：要件事实论人工智能民事司法法律知识图谱要件解构 Essential Facts Theory Artificial Intelligence Civil Justice Map of Legal Knowledge Element Deconstruction

来源：人大复印报刊资料评论

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人大复印报刊资料

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智能裁判系统的法律推理逻辑

四川师范大学学报（社会科学版） 2024年第2期51卷 68-76,201页

作者：陈子君清华大学公共管理学院

当前,智能裁判系统遵循形式推理的逻辑路径,以司法大数据的质量化管理、法律规则的代码化表达和法学知识的逻辑化表达为理路,促进司法高效和接近正义的实现,以应对智能裁判系统中技术逻辑与裁判逻辑之间的不契合。然而,我国智能裁判系... 详细信息

当前,智能裁判系统遵循形式推理的逻辑路径,以司法大数据的质量化管理、法律规则的代码化表达和法学知识的逻辑化表达为理路,促进司法高效和接近正义的实现,以应对智能裁判系统中技术逻辑与裁判逻辑之间的不契合。然而,我国智能裁判系统以案件类型化和要素化为特征的司法经验主义模式虽促进了司法高效,但难以满足实践之需,其内在逻辑将司法形式推理化为事实要素比对,价值判断的缺失制约了个案公正的实现,并对法官主体性产生不利影响。未来智能裁判系统内在法律逻辑的完善应逐渐探索通用型法律知识图谱的建构,并以诉讼要件为理论工具,采用法律知识型的要件式建模方式,以法官说理提高智能裁判系统的逻辑性和合法性。

关键词：智能裁判系统法律逻辑形式推理法律知识图谱裁判说理

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“智慧司法”基础设施建设路径探析

人民论坛 2020年第31期 66-68页

作者：宋晓晖中国政法大学人权研究院

为推进“智慧司法”建设,我们应当立足国家层面,在构建法律知识图谱的基础上,建立司法大数据规范与共享体系,以实现司法大数据更加高效、准确、科学地建设和运用;建立与完善相关制度、机制,解决“智慧司法”安全可信问题;实施区块链战略... 详细信息

为推进“智慧司法”建设,我们应当立足国家层面,在构建法律知识图谱的基础上,建立司法大数据规范与共享体系,以实现司法大数据更加高效、准确、科学地建设和运用;建立与完善相关制度、机制,解决“智慧司法”安全可信问题;实施区块链战略,在技术维度上建立“智慧司法”安全可信机制。

关键词： “智慧司法” 基础设施建设法律知识图谱

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法律人工智能的真实当下与可能未来

法治现代化研究 2019年第1期3卷 27-34页

作者：邹邵坤北京市华宇元典信息服务有限公司

目前法律智能的研发工作需要大量的法律行业专家和计算机算法专家,乃至"法律+算法"的跨学科专家。法律智能系统的研发进度还体现在"机器学习"本身的基础性制约上:首先,用于训练的标签数据必须对解决特定问题确实有效;其次,训练过程中必... 详细信息

目前法律智能的研发工作需要大量的法律行业专家和计算机算法专家,乃至"法律+算法"的跨学科专家。法律智能系统的研发进度还体现在"机器学习"本身的基础性制约上:首先,用于训练的标签数据必须对解决特定问题确实有效;其次,训练过程中必须尽可能穷尽有影响的因素。法律知识图谱是在法律这个专业领域的数据深耕和挖掘的基础上对法律数据资源进行的知识图谱呈现。将法律人的智慧转化为机器智能,通过构建更统一的法律智能平台能够提升整个行业的科技感和技术力量,进而形成进化型的法律服务市场,这是从业者一直为之努力的法律智能愿景。法律科技和智能系统的演进需要所有相关因素一起构成一个有机整体并进行自主生态循环,其最终归旨是借助技术的无限智能去突破每个法律人个体的有限理性,从而实现法律与智能的真正结合。

关键词：法律人工智能法律+算法法律知识图谱法律智能平台进化型法律服务市场

偏见与矫正:人机协同模式下突破“算法局限”的二元进路——以人工智能量刑为考察场域

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偏见与矫正:人机协同模式下突破“算法局限”的二元进路——以人...