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时间:2023-07-14
本文原载《 四川大学学报(自然科学版)》,由四川大学法学院王竹教授等科研人员创作,系四川智慧社会智能治理重点实验室智慧法治研究所系列学术成果。后续会持续分享,欢迎大家阅读。
针对司法实践中对于可解释性及预测性能的需求,本文提出 了一种基于概率图模型的量刑智能辅助方法。该方法以量刑要素为基石建立含 有隐节点的概率图模型,由极大似然准则估计刑期分布的参数,进而计算分布 的数学期望得到预测值。关于危险驾驶罪的实验结果表明,概率图模型的预测 准确率优于决策树和神经网络等对比模型,且具有良好的可解释性
陈鸿旭、陈铁今、王皓、田维、胡兵、王竹:《基于概率图模型的危险 驾驶罪刑期预测》,《四川大学学报(自然科学版)》,2022 年第 6 期。(论文下载)