司法大数据文本挖掘与量刑预测模型的研究

舒洪水

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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.

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来源
《法学》 |2020年第7期|113-129|共17页
作者
舒洪水;
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作者单位

西北政法大学反恐怖主义法学院;

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正文语种 chi
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关键词
大数据; 判决书; 文本挖掘; 统计回归; 量刑预测模型;

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