司法大数据文本挖掘与量刑预测模型的研究

发布时间：2021-06-16 03:06

　　大数据时代,计算机数据正以海量速度增长,尤其是非结构化的文字数据最为惊人。利用自动化文本挖掘技术处理非结构化数据,获得有价值的预测或趋势信息,已成为近年来的热门议题。法院判决书是典型的非结构化数据,本研究以中国裁判文书网毒品判决书为文本挖掘对象,利用TF-IDF、N-Gram、关联性分析及CRISP-DM等技术方法,对388份判决书进行自动化分类及数据化转换,并利用统计线性回归方法,实时分析法院判决数据,建构出量刑预测模型。经评估后发现,本研究所提出的判决分类及量刑预测模型均有良好的预测能力。本研究所提出的判决书文本挖掘流程与自动化模型架构,未来可以为司法大数据应用提供参考。 

【文章来源】：法学. 2020,(07)北大核心CSSCI

【文章页数】：17 页

【参考文献】：
期刊论文
[1]迈向大数据法律研究[J]. 左卫民.  法学研究. 2018(04)
[2]对常见犯罪量刑基准的经验分析[J]. 王利荣.  法学研究. 2009(02)



本文编号：3232233