机器学习模型在司法智能系统开发中的应用——羁押必要性评估智能系统研发侧记

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在我国,与刑事案件庭前羁押率过高的问题作斗争已旷日持久。与国内学界给出的加强司法审查的制度改革路径相比,英美法系国家尝试用更多技术的手段以增强案件的辨别能力。本智能系统的开发主要着眼后者,即以过往司法大数据为语料,训练一个能够提供是否羁押的建议、取保候审的风险指数、相似案例推送等三大能力与一体的辅助审查工具。优化模型表现,该辅助工具需要在指标体系完善、提高案件标签质量、分类步骤精细化等多方面进一步提升。
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