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| 內容簡介： |
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本书主要讲述了如何构建基于本体的审判案例自动抽取标注模型；针对审判案例特点，提出了支持多属性、多案例、多要素的GA-KNN案例检索方法；利用决策树、神经网络等数据挖掘算法构建了规则推理和案例推理集成的决策支持机制。对以半结构化或非结构化数据作为决策基础数据，以规则推理和案例推理同时支持的决策工作具有重要借鉴作用。
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| 關於作者： |
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佘贵清，北京市高级人民法院高级工程师、管理学博士、信息技术处处长、北京法院信息技术专家。主修过数学、法律、计算机软件工程和管理科学与工程等专业，主要从事信息规划战略和信息服务标准化的研究。已作为副主编出版作品《公民诉讼指引》。
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| 目錄：
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第1章 绪 论11.1 研究背景及问题提出11.2 研究意义31.2.1 理论意义41.2.2 实践意义61.3 本书中相关概念界定71.3.1 半结构化文本71.3.2 领域本体71.3.3 信息抽取81.3.4 语义标注91.3.5 刑罚裁量101.3.6 案例推理101.3.7 决策集成111.4 研究对象与研究内容111.4.1 研究对象111.4.2 研究内容111.5 研究方法与技术路线131.5.1 研究方法131.5.2 技术路线141.6 章节安排161.7 研究的创新之处18第2章 国内外研究综述202.1 法律知识的表示与抽取202.1.1 法律知识的表示212.1.2 法律知识的抽取282.2 法律案例的属性优化与案例检索方法382.2.1 案例属性优化382.2.2 案例检索方法412.3 法律知识的推理422.3.1 法律知识的推理逻辑422.3.2 法律知识的推理方法442.4 文献述评502.4.1 研究问题的价值502.4.2 研究面临的问题52第3章 基于本体的刑事案例库构建研究563.1 构建刑事案例库的条件分析573.1.1 刑事案件文书特点573.1.2 刑事案例现状分析593.1.3 刑事案件本体构建难度603.2 刑事案件本体化框架设计623.2.1 本体建模基本模型623.2.2 刑事案件本体构建643.2.3 刑事案件信息抽取743.2.4 刑事案例库设计813.3 刑事案件本体构建实现与信息抽取评价853.3.1 刑事案件本体构建实现853.3.2 刑事案件信息抽取评价883.4 本章小结91第4章 基于遗传算法的刑事案例属性优化与检索策略研究924.1 基于遗传算法对刑事案例属性优化的研究934.1.1 刑事案例属性的特征及属性优化的意义934.1.2 两种优化方法对刑事案例属性优化的针对性分析944.1.3 针对刑事案例属性优化的两种优化方法对比分析974.2 基于GA-KNN算法对刑事案例检索策略研究1084.2.1 案例相似性的KNN算法1084.2.2 案例相似性的GA-KNN算法1124.2.3 案例相似性的KNN方法与GA-KNN算法的比较1134.3 本章小结116第5章 刑事案件推理集成决策模型研究1175.1 基于本体的法律推理体系1175.2 刑事案件推理决策模型中的相关算法1195.2.1 特征选择1195.2.2 决策树1235.2.3 神经网络1285.3 刑事案件推理集成决策模型研究1305.3.1 推理集成决策模型建立意义1305.3.2 推理集成决策模型设计1325.3.3 案例特征提取策略1375.3.4 模型训练阶段的方案设计1395.3.5 模型使用阶段的方案设计1405.4 刑事案件推理集成模型实现1415.4.1 实验平台1415.4.2 实验数据及预处理1415.4.3 判决类型推理模型实验1465.4.4 判决刑期推理模型实验1505.5 刑事案件推理集成模型评价1515.6 本章小结152第6章 刑事案件量刑决策辅助系统原型设计1546.1 需求分析1556.1.1 系统需求概述1556.1.2 系统功能需求1556.2 系统总体设计1566.2.1 系统工作流程1576.2.2 系统架构设计1596.3 功能模块实现1606.3.1 案例库模块实现1606.3.2 决策推理模块实现1616.3.3 案例推荐模块实现1646.4 系统原型界面设计1656.5 本章小结168结论与展望170参考文献173附录A 刑事案件本体类与属性的详细设计188附录B 刑事案件本体OWL文件195附录C 故意伤害罪类刑事案件本体230附录D 刑事案件本体XML抽取模板234附录E 实验数据245后 记248
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