司法大数据与人工智能开发的技术障碍

被引：119

作者：

王禄生

机构：

[1] 东南大学法学院

[2] 江苏高校区域法治发展协同创新中心

来源：

中国法律评论 | 2018年 / 02期

关键词：

语义识别; 人工智能; 案件情节;

D O I：

暂无

中图分类号：

D926 [司法制度];

学科分类号：

030106 ;

摘要：

<正>类案推荐、量刑辅助、偏离预警是当前司法大数据与人工智能开发最为典型的应用模块。它们的功能实现遵循图谱构建、情节提取、类案识别、模型训练、量刑预测和偏离度测算的技术路径。尽管上述应用在实践中取得了一定成效,但也面临图谱构建过度依赖人工干预、情节提

引用

页码：46 / 53

页数：8

共 8 条

[1] 知识图谱发展与构建的研究进展 [J].

朱木易洁 ;

鲍秉坤 ;

徐常胜 .

南京信息工程大学学报(自然科学版), 2017, 9 (06) :575-582

[2] 自然语言处理技术在司法过程中的应用研究 [J].

张德 .

信息与电脑(理论版), 2017, (17) :33-34

[3] 知识图谱构建技术综述 [J].

刘峤 ;

李杨 ;

段宏 ;

刘瑶 ;

秦志光 .

计算机研究与发展, 2016, 53 (03) :582-600

[4] 自然语言语义分析研究进展 [J].

秦春秀 ;

祝婷 ;

赵捧未 ;

张毅 .

图书情报工作, 2014, 58 (22) :130-137

[5] 迁移学习研究进展 [J].

庄福振 ;

罗平 ;

何清 ;

史忠植 .

软件学报, 2015, 26 (01) :26-39

[6]

最高人民法院关于深化司法公开、促进司法公正情况的报告[N]. 周强.人民法院报. 2016 (002)

[7]

大数据与人工智能导论[M]. 人民邮电出版社 , 姚海鹏, 2017

[8]

中国法院信息化发展报告[M]. 社会科学文献出版社 , 李林, 2017

← 1 →