文献类型：期刊文章

作　　者：舒洪水[1]

Shu Hongshui

机构地区：[1]西北政法大学反恐怖主义法学院

出　　处：《法学》

基　　金：国家社科基金项目(项目编号:16BFX059)的阶段性研究成果。

年　　份：2020

期　　号：7

起止页码：113-129

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSSCI、CSSCI2019_2020、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：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。

关 键 词：大数据 判决书 文本挖掘 统计回归  量刑预测模型  

分 类 号：D914] D916[法学类]