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面向法律文书的量刑预测方法研究
被引量:
11
1
作者
谭红叶
张博文
+1 位作者
张虎
李茹
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2020年第3期107-114,共8页
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...
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。
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关键词
量刑预测
区间划分
多模型投票
量刑
属性
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职称材料
题名
面向法律文书的量刑预测方法研究
被引量:
11
1
作者
谭红叶
张博文
张虎
李茹
机构
山西大学计算机与信息技术学院
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2020年第3期107-114,共8页
基金
国家社会科学基金(18BYY074)。
文摘
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
Keywords
sentencing prediction
interval partition
multi-models voting
penalty attributes
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向法律文书的量刑预测方法研究
谭红叶
张博文
张虎
李茹
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2020
11
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