【摘 要】
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目前AI与法律结合的研究处于蹒跚起步阶段,该领域文献综述与研究滞后于系统研发,为更好地对司法科技进行有效地能动回应,立足实证研究,总结现有系统研发的瓶颈问题,并站位于
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目前AI与法律结合的研究处于蹒跚起步阶段,该领域文献综述与研究滞后于系统研发,为更好地对司法科技进行有效地能动回应,立足实证研究,总结现有系统研发的瓶颈问题,并站位于法院系统内的开发者、裁判者、使用者的三重身份提出以法官的裁判思维与要件标注的方法来审视现阶段的应用成果。首先,以场景需求为导向,在法学、计算机的理论支撑下构建AI下民商事办案系统,并补强实践短板,使办案系统后期具备深度学习能力。在路径依赖上,运用"开放结构"法学理论对类案场景模式下的裁判思维进行建模。其次,采用专家经验提取案件要素和证据规则,通过大量的人工化的要素标注建立起标签体系夯实数据基础,提高案件自动标注能力。最后,通过数据的机器学习、优化、迭代,最终实现机器对法律各领域的自主学习功能,实现民商事办案系统的智能化。
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