大数据驱动下的刑事审判专家系统建模分析

司卫云， 宋 燕， 戴非凡， 倪进平， 杨桂松， 李常青

(1 上海理工大学 光电信息与计算机工程学院， 上海 200093； 2 上海最闻信息科技有限公司， 上海 201210)

0 引 言

机器学习是AI的一个重要分支，旨在使计算机在完全没有或有限的人类干预下，设计一系列“运算法则”，通过经验学习自动做出最优选择[1]。近年来，大数据和云计算等现代科技高速发展，为机器学习算法提供了丰富的训练样本[2]，人工智能技术呈现出加速发展的态势，已经在人类生产、生活及社会管理的众多领域存在并发挥作用[3]。

司法领域，卷宗资料数量众多、信息繁杂，面对庞大复杂的证据链，在短时间内完成人工数据筛选和分析十分困难。并且司法工作专业性较强，审判尺度难以拿捏，这将直接关系到司法工作的后续顺利开展。为了解决上述问题，国内外各大法律机构拟将人工智能引入司法领域，构建基于大数据的智能专家审判系统以代替常规的基于规则的专家审判系统，力争在辅助法官办案、服务律师和社会公众等方面有所突破[4]。此外，运用计算机对海量多源的司法数据进行高速处理，并结合国家发展战略、政策法规和社会大众生活情况，对相关案件变化动态及发展趋势进行深度关联分析，能为司法部门严谨治法提供合理评估[5]。

尽管人工智能的作用显而易见，然后在司法领域机器学习尚处于起步阶段，主要存在以下问题：从数据层面上看，目前的法律数据存在不充分、数据量大、不客观且结构化不足的缺点；……