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基于法官集体经验的量刑预测研究

法学研究 2016年第6期38卷 140-154页

作者：白建军北京大学法学院

各种法定量刑情节在具体个案中有各种可能的组合,但对于多情节案件如何量刑却无明确的法律规定,导致此类案件的量刑结果不确定。以十四万余交通肇事罪案件为样本,对其量刑进行确定性检验发现:通过限缩量刑情节的裁量幅度,可以将此类案... 详细信息

各种法定量刑情节在具体个案中有各种可能的组合,但对于多情节案件如何量刑却无明确的法律规定,导致此类案件的量刑结果不确定。以十四万余交通肇事罪案件为样本,对其量刑进行确定性检验发现:通过限缩量刑情节的裁量幅度,可以将此类案件的量刑确定性由原来的30.5%提高到51.1%;在此基础上控制样本离散性程度,可以将量刑确定性由51.1%进一步提高到73.4%。据此建立的量刑模型可用于量刑预测,促进司法公正,提高审判管理水平。归纳法官的集体经验用以指导量刑实践,是提高量刑确定性的有效方法。

关键词：多情节组合量刑确定性量刑模型量刑预测

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面向法律文书的量刑预测方法研究

中文信息学报 2020年第3期34卷 107-114页

作者：谭红叶张博文张虎李茹山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006

大规模法律文书数据为智能司法审判研究提供了重要的数据基础。量刑预测是智能司法审判中的一个关键环节,对维护司法审判的公平与公正具有重要意义。该文首先基于区间划分和多模型投票方法进行了量刑预测初探,发现区间划分策略可以有效... 详细信息

大规模法律文书数据为智能司法审判研究提供了重要的数据基础。量刑预测是智能司法审判中的一个关键环节,对维护司法审判的公平与公正具有重要意义。该文首先基于区间划分和多模型投票方法进行了量刑预测初探,发现区间划分策略可以有效缓解刑期类别众多和数据不平衡问题;在此基础上,又采用基于量刑属性的预测方法来充分理解量刑情节。在CAIL2018评测数据上的实验表明:该文所提出的两种方法,性能明显超过其他基线系统。

关键词：量刑预测区间划分多模型投票量刑属性

基于XGBoost算法的非法经营罪量刑预测模型构建及应用

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情报探索 2022年第9期 20-28页

作者：王为久徐敏亚徐博希孟思雨魏钊北京大学光华管理学院北京100871

[目的/意义]旨在利用文本挖掘技术和XGBoost算法构建量刑预测模型,实现量刑预测的智能化。[方法/过程]首先设计了量刑预测模型的构建路径,然后采用XGBoost算法构建了预测模型,最后将模型与多种算法(随机森林、决策树、KNN等)进行了比较... 详细信息

[目的/意义]旨在利用文本挖掘技术和XGBoost算法构建量刑预测模型,实现量刑预测的智能化。[方法/过程]首先设计了量刑预测模型的构建路径,然后采用XGBoost算法构建了预测模型,最后将模型与多种算法(随机森林、决策树、KNN等)进行了比较,探讨了量刑预测模型的特征选择问题。[结果/结论]基于3208条司法判例数据所构建的量刑预测模型,对量刑严重程度和有期徒刑时长的预测准确率达到了80.02%和78.46%,优于其他算法。研究表明,XGBoost算法在非法经营罪的量刑预测中具有实践应用价值。

关键词：非法经营罪量刑预测 XGBoost 文本挖掘

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基于法官集体经验的量刑预测研究

诉讼法学、司法制度 2017年第3期

作者：白建军

各种法定量刑情节在具体个案中有各种可能的组合，但对于多情节案件如何量刑却无明确的法律规定，导致此类案件的量刑结果不确定。以十四万余交通肇事罪案件为样本，对其量刑进行确定性检验发现：通过限缩量刑情节的裁量幅度，可以将此... 详细信息

各种法定量刑情节在具体个案中有各种可能的组合，但对于多情节案件如何量刑却无明确的法律规定，导致此类案件的量刑结果不确定。以十四万余交通肇事罪案件为样本，对其量刑进行确定性检验发现：通过限缩量刑情节的裁量幅度，可以将此类案件的量刑确定性由原来的30.5％提高到51.1％；在此基础上控制样本离散性程度，可以将量刑确定性由51.1％进一步提高到73.4％。据此建立的量刑模型可用于量刑预测，促进司法公正，提高审判管理水平。归纳法官的集体经验用以指导量刑实践，是提高量刑确定性的有效方法。

关键词：多情节组合量刑确定性量刑模型量刑预测 multi-circumstance combination determinacy of sentencing sentencing model prediction of sentencing

来源：人大复印报刊资料评论

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面向裁判文书的文本分类算法研究

面向裁判文书的文本分类算法研究

作者：刘海顺大连理工大学

学位级别：硕士

随着我国司法机关不断推进案件信息公开,海量的裁判文书得以出现在互联网上,这些裁判文书蕴含了丰富的信息,对其进行挖掘将产生巨大的价值。在大数据和人工智能发展的背景下,智慧司法研究日趋火热,该研究主要以裁判文书为数据基础,以自... 详细信息

随着我国司法机关不断推进案件信息公开,海量的裁判文书得以出现在互联网上,这些裁判文书蕴含了丰富的信息,对其进行挖掘将产生巨大的价值。在大数据和人工智能发展的背景下,智慧司法研究日趋火热,该研究主要以裁判文书为数据基础,以自然语言处理为技术基础。裁判文书具有非结构化、格式固定、语言精确等特点。作为自然语言处理基础任务之一的文本分类,在通用领域和各垂直领域具有广泛的应用。本文在现有经典文本分类算法的基础上,研究了智慧司法领域的案例信息抽取、案情要素识别和量刑预测等三个典型任务,并基于任务和数据特点对现有算法进行了改进。本文工作对于自然语言处理研究内容的拓展和智慧司法研究方法的改进具有现实意义。针对裁判文书数据的案例信息抽取问题,提出了基于BiLSTM-Attention的裁判文书字段分类模型。首先通过规则对裁判文书的内容进行字段划分,接着在人工校对结果的基础上构建字段分类数据集,然后训练针对裁判文书特定字段的文本分类模型,最后使用训练好的模型对非结构化的裁判文书进行字段划分,从而实现对裁判文书的粗粒度案例信息抽取。实验结果表明,本文方法在案例信息抽取上可以达到98%的准确率。针对民事案件的案情要素识别问题,提出了基于预训练语言模型的多标签文本分类算法框架。该框架采用基于Layer-attentive的BERT多层特征融合方法进行文本编码,可以有效提取深度文本特征。采用序列生成的策略输出预测的标签结果,能够有效捕获标签间的依赖关系。基于法研杯2019的数据集进行实验,本文方法取得了72.2的平均F1值。针对刑事案件的量刑预测任务,提出了融合罪名和法条信息的可解释量刑预测模型。该模型以语言模型为基础,输入的第一部分为案件事实,输入的第二、三部分是罪名和法条的描述,输出是整合的三部分的隐层表示,最后是分类层。本文方法在法研杯2018数据集上进取得了0.392的F1值,在PreSent数据集上取得了0.453的F1值。实验结果表明罪名和法条能够起到提升准确率和增强结果可解释性的作用。本文基于文本分类算法,研究了案例信息抽取、案情要素识别和量刑预测等内容,分别有针对性地提出了任务导向的框架和对现有算法的改进。本文研究成果丰富了自然语言处理的研究内容,改进了智慧司法的研究方法,有助于解决司法领域的实际问题,帮助法律工作者更好地工作。

关键词：文本分类智慧司法案例信息抽取案件要素识别量刑预测

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人工智能辅助刑事审判的限度

政法学刊 2022年第3期39卷 27-34页

作者：胡佳四川大学法学院四川成都610207

人工智能只能辅助法官审判,而不是替代法官决策。实务中人工智能的运用已经几乎覆盖刑事诉讼全流程,涉及证据审查、量刑预测等实质性事项。在利用“技术红利”提高审判质效的同时,人工智能运用也确确实实压缩了法官的审判空间。有必要... 详细信息

人工智能只能辅助法官审判,而不是替代法官决策。实务中人工智能的运用已经几乎覆盖刑事诉讼全流程,涉及证据审查、量刑预测等实质性事项。在利用“技术红利”提高审判质效的同时,人工智能运用也确确实实压缩了法官的审判空间。有必要在理论上划定人工智能辅助审判的“能”与“不能”,为其确立边界。在辅助逻辑上,人工智能是检查校对法官的裁判而不是生成裁判结果本身。在辅助的基本规则上,人工智能是参考性辅助而非规范性辅助。在辅助的具体内容上,人工智能辅助审判主要针对情节简单、标准客观或主观裁量较少的案件,主要适用于庭下环节而非庭审环节。

关键词：人工智能智慧法院量刑预测证据校验证据标准指引

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关于捕后轻刑案件的调查分析

湖北警官学院学报 2014年第11期27卷 111-113页

作者：王元峰李亚平临沂市河东区人民检察院山东临沂276034

修改后的刑事诉讼法实施以来,在适用逮捕措施的案件中,存在捕后轻刑率较高的现象。其原因既有执法人员执法理念的问题,也有对新法理解不到位等问题。为降低捕后轻刑率,应转变执法理念,正确理解逮捕职能,从严把握逮捕条件;实现与派驻检... 详细信息

修改后的刑事诉讼法实施以来,在适用逮捕措施的案件中,存在捕后轻刑率较高的现象。其原因既有执法人员执法理念的问题,也有对新法理解不到位等问题。为降低捕后轻刑率,应转变执法理念,正确理解逮捕职能,从严把握逮捕条件;实现与派驻检察室工作的有限对接,建立刑事和解、快速办理等工作机制;创新工作方法,探索实行量刑预测制度;健全捕后羁押必要性审查工作机制,及时调整羁押措施。

关键词：捕后轻刑案件社会危险性量刑预测羁押必要性审查