[发明专利]刑事案件判决结果度量方法及系统

说明书

本发明公开了一种刑事案件判决结果度量方法及能够实现该方法的系统，方法包括：建立判决模型(构建标签体系、裁判文书结构化解析、机器学习获得判决模型)；通过机器学习算法构建的预测模型，代入案件数据，通过模型预测得到应判结果；计算结果偏离度；对模型或结果进行优化。系统包括建立判决模型模块、预测模块、偏离度计算模块。本发明提供的刑事案件判决结果度量方法及系统能够对法官判决案件的质量进行较为科学精确的量化，给法官裁判提供智能辅助，也为形成统一裁判尺度提供技术支撑。

技术领域

本发明属于信息数据处理技术领域，涉及刑事案件判断结果度量方法及能够实现该方法 的系统。

背景技术

由于不同地区的经济社会发展和治安形势的差异变化，各地区法院每年都需要因地制宜 地对各种犯罪量刑标准进行调整，以符合地方治安发展要求。例如同一个案件被判罚金5000 元，在一线城市与在三四线城市，对当事人的影响是有显著差异的。因此对于不同地区，判 决也不应完全相同，这对于法官判案的量刑也带来了一定的难度。

在实际的案件中，经常会出现一个案件具有多个量刑情节的情况。多个量刑情节便有多 种可能的组合，而法律只能对单个情节应当从轻或减轻出发、从重或加重处罚以及轻重幅度 和范围作出规定，却不可能对每一种情节组合的量刑进行规定，因为这些情节的组合数量可 能会非常多，无法一一列举。因此法官办案时，对具体的量刑便具有非常大的选择空间，判 决结果存在非常大的不确定性。

在实际的案件中，经常会出现一个案件具有多个量刑情节的情况。多个量刑情节便有多 种可能的组合，而法律只能对单个情节应当从轻或减轻出发、从重或加重处罚以及轻重幅度 和范围作出规定，却不可能对每一种情节组合的量刑进行规定，因为这些情节的组合数量可 能会非常多，无法一一列举。因此法官办案时，对具体的量刑便具有非常大的选择空间，判 决结果存在非常大的不确定性。

审判管理部门在执行量刑规范化工作过程中，希望同一地区的刑事案件量刑标准一致， 但由于案件数量众多，传统的人工随机抽查的方式无法高效准确的发现疑似同案不同判或者 量刑偏差较大的案件。而目前，尚缺乏一种能够针对判决结果进行科学度量的方法。

发明内容

为解决上述问题，本发明公开了一种刑事案件判决结果度量方法及能够实现该方法的系 统，能够针对法官判决结果进行科学度量。

为了达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

刑事案件判决结果度量方法，包括如下步骤：

步骤1，建立判决模型

步骤1-1，构建标签体系

根据影响量刑的各种可能因素，构建刑事案件标签体系；

步骤1-2，裁判文书结构化解析

将裁判文书结构化，解析裁判文书标签和该标签的详细信息，利用标签和信息，从裁判 文书中提取相应内容；

步骤1-3，机器学习获得判决模型

通过案件数据，利用机器学习模型，找到情节和判决结果之间的因果关系，得到判决模 型，其中机器学习过程包括：获取数据、数据清洗、数据预处理、数据编码，编码完成后直 接输入机器学习算法，进行模型训练；

步骤2，通过机器学习算法构建的预测模型，代入案件数据，通过模型预测得到应判结 果；

步骤3，计算结果偏离度

计算主刑偏离度、附加刑偏离度、缓刑偏离度、总体偏离度；

所述主刑偏离度通过下式计算：