請用此 Handle URI 來引用此文件:
http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/64187
標題: | 機器學習於中文法律文件之標記與分類 Using Machine Learning in Chinese Legal Documents Labeling and Classification |
作者: | Wan-Chen Lin 林琬真 |
指導教授: | 林守德 |
關鍵字: | 法律文件,案件分類,量刑預測,強盜罪,恐嚇取財罪, legal document,classification,sentencing prediction,robbery,intimidation, |
出版年 : | 2012 |
學位: | 碩士 |
摘要: | 人工智慧在於法學領域所發展出的法學資訊系統在於提供參考資訊以協助司法審判,重要議題包括法律文件分類、法律文件摘要、類似過去案例搜尋、協助判刑等。本論文探討「強盜罪」與「恐嚇取財罪」的分類以及此兩種罪的刑期預測,我們針對「強盜罪」與「恐嚇取財罪」定義的法律要素,並嘗試自動擷取法律要素。研究中證明利用定義的法律要素確實改善案件分類以及量刑預測,最後討論「強盜罪」與「恐嚇取財罪」的特徵以及影響判刑的因素。 This paper aims at classifying robbery and intimidation and predicting their sentencing by considering defined legal factors. We introduce a framework to fetch legal factors of robbery and intimidation and use factors as features for case classification and sentencing prediction. It proves that legal factors indeed improve the results of case classification and sentencing prediction. We then discuss the influence of these legal factors in case classification and in sentencing prediction. |
URI: | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/64187 |
全文授權: | 有償授權 |
顯示於系所單位: | 資訊工程學系 |
文件中的檔案:
檔案 | 大小 | 格式 | |
---|---|---|---|
ntu-101-1.pdf 目前未授權公開取用 | 634.91 kB | Adobe PDF |
系統中的文件,除了特別指名其著作權條款之外,均受到著作權保護,並且保留所有的權利。