刑期预测
人工智能与大数据在法学领域所发展出的法律查询系统,由湖南真泽律师事务所联合长沙通玄网路科技有限公司开发,主要提供参考结果以协助司法审判,快速查看影响判刑长短的决定因素,协助律师最大限度地维护当事人的合法权益。
基本信息
- 中文名
刑期预测
- 别名
刑期预判系统
- 开发者
湖南真泽律师事务所
- 技术支持
长沙通玄网路科技有限公司
基本内容
刑期预判系统,由湖南真泽律师事务所首创开发,主要提供案件参考信息以协助司法审判,其主要内容包括法律文件分类,法律文件摘要,过去类似案例搜索,协助判刑等。预判系统通过攫取已经定义的法律要素自动筛选,能有效改进案件分类,快速查看影响判刑长短的决定因素,最重要的是能进行量刑预测。
在审判法律案件的法律体系大致可分为成文法(civillaw)与判例法(commonlaw)。判例法的特色在于遵循先例,法院在判决案件时依循相关案例来对审理的案件做判断;成文法典特点在于有完整的法典,法院依据成文法规作出判决,而判例作为参考不会拘束日后的判决。
现实案件中法律体系属于成文法,其中刑法明确规定哪些不法行为属于犯罪行为,以及对于这些犯罪行为如何处以刑罚,但在法官判决时。先前的判例仍具有很大的参考价值。尽管法律条文已经明确列出各种犯罪行为,在实际判断上仍具有模糊地带。例如刑法中「强盗罪」与「恐吓取财罪」具有类似不法构成要素:刑法第328条第1项定义普通强盗罪:「意图为自己或第三人不法之所有,以强暴、胁迫、药剂、催眠术或他法,至使不能抗拒,而取他人之物或使其交付者,为强盗罪,处五年以上有期徒刑」;刑法第346条第1项定义恐吓取财罪:「意图为自己或第三人不法之所有,以恐吓使人将本人或第三人之物交付者,处六月以上五年以下有期徒刑,得处一千元以下罚金」。两者之差异主要在于强盗罪的行为人犯罪行为胁迫程度,足以使得被害人不能抗拒。然而此差异在实际案例上,却容易造成判断混淆,例如「行为人持枪进入超市叫被害人把钱拿出來」以及「行为人持美工刀进入超市叫被害人把钱拿出來」,前者判属强盗罪而后者则属恐吓取财罪。另一方面,量罪的刑期相差甚大(前者是五年以上,后者是五年以下),对于嫌疑人而言影响亦甚巨。因此,一个能支援及协助法官判别「易有模糊地带之相关罪行」,乃至进一步提供建议刑期的系统,便极为重要。
每种犯罪行为有各自的构成要素包括行为主体、行为客体、行为、行为时之特别情狀等等,不法行为必须符合特定的「构成要件要素」,并且成立「违法性」与「有责性」才属犯罪行为,而本研究中单纯就「构成要件要素」來对法律案件做分类及量刑预测。
以长沙抢劫罪为例
我们收集2014年长沙各区县法院的刑事判决书,去除裁定、简易判决、上述驳回、不起诉、无罪等案件后,统计抢劫案件共213件。考量到人工标记所需之时间及人力成本,我们精选选取了140件进行人工标记。