通过获取案件的判决路径,法院判决系统可以轻松地对案件进行判决.然而,随着司法资源的迅猛增加以及案情特征的多样性,为快速获取案件判决路径提出了挑战.论文利用Rete算法在分析已有法律法规中可能存在的规则集合基础上,根据案件判决路...通过获取案件的判决路径,法院判决系统可以轻松地对案件进行判决.然而,随着司法资源的迅猛增加以及案情特征的多样性,为快速获取案件判决路径提出了挑战.论文利用Rete算法在分析已有法律法规中可能存在的规则集合基础上,根据案件判决路径的有向性,提出了结合案情描述关键字和适用法律规则的概率图模型—Rete-PGM.根据Rete-PGM特征,利用有向图理论及最大后验概率查询算法,提出了适合于Rete-PGM特征的最有可能的路径挖掘算法—DF-MAP(Deep First Max A Posterior),并用实验验证了该算法的性能.通过将所提算法运用于真实的法律文书数据集,实现了真实案件的判决路径挖掘.该模型的提出以及案件判决路径的发现,为创建高效的法院判决系统提供了保障.展开更多
文摘通过获取案件的判决路径,法院判决系统可以轻松地对案件进行判决.然而,随着司法资源的迅猛增加以及案情特征的多样性,为快速获取案件判决路径提出了挑战.论文利用Rete算法在分析已有法律法规中可能存在的规则集合基础上,根据案件判决路径的有向性,提出了结合案情描述关键字和适用法律规则的概率图模型—Rete-PGM.根据Rete-PGM特征,利用有向图理论及最大后验概率查询算法,提出了适合于Rete-PGM特征的最有可能的路径挖掘算法—DF-MAP(Deep First Max A Posterior),并用实验验证了该算法的性能.通过将所提算法运用于真实的法律文书数据集,实现了真实案件的判决路径挖掘.该模型的提出以及案件判决路径的发现,为创建高效的法院判决系统提供了保障.
