面向法律领域案例归类判决系统的研究与实践

发布时间：2021-12-18 22:20

　　据统计,我国目前有12万律师、23万检察官和21万法官、每年1.2万法学院本科毕业生,他们对法律知识的获取、表达和应用能力参差不齐。特别值得注意的是人的推理功能远远超过机器,但人的记忆功能、检索速度和准确性又远不如机器。还有就是案例处理的公正性没有得到很好的解决,律师、检察官、法官、立法者、法学家已无法承受法律文献日积月累和法律案件不断增多的重负。因此研制一个能帮助他们推理和检索功能强大的法律专家系统已刻不容缓。在香港理工大学电脑系陈文中博士的帮助和支持下,作者对法律案例归类判决领域进行了深入研究,本论文就是作者攻读硕士学位期间的一个工作总结和理论提高。本文创造性的把法律案例文档的差异性、法律门类的类别差异性进行量化以及人工神经网络和遗传算法应用到法律领域,成功的解决了一个法律专家系统的两个难点——案例的归类和判决,为以后进一步完成法律专家系统的研发奠定了基础。我们设想的法律专家系统是用来做辅助案例判决,共分三个模块:归类一一给定一篇案情文档,将其归到相应的法律类;问题解答——每一法律类都对应有事先由法律专家们共同研究提出的一系列问题,从给定案情中搜索出问题的答案;判决——根据已得到的... 

【文章来源】：重庆交通大学重庆市

【文章页数】：79 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

神经元结构原理图

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3543266