Report
ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СУДЕБНЫХ РЕШЕНИЙ
| Τίτλος: | ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СУДЕБНЫХ РЕШЕНИЙ |
|---|---|
| Στοιχεία εκδότη: | Образование и право, 2024. |
| Έτος έκδοσης: | 2024 |
| Θεματικοί όροι: | анализ судебной практики, искусственный интеллект, Penal System of Russian Federation, analysis of judicial practice, machine learning, judicial decisions, уголовно-исполнительная система Российской Федерации, судебные решения, искусственная нейронная сеть, artificial intelligence, машинное обучение, artificial neural network |
| Περιγραφή: | The study is devoted to the consideration of methods for predicting court decisions using a neural network based on natural language analysis methods. The purpose of the work is to test the hypothesis about the possibility of detecting such patterns in the texts of court decisions that would allow determining the outcome of the case by analyzing the circumstances of the case. In the course of the study, a training dataset was formed containing tax and legal judgments, on the basis of which a neural network was trained to predict the outcome of a case based on the circumstances of the case. An assessment of the quality of predicting a court decision based on a test dataset was performed. Исследование посвящено рассмотрению методов прогнозирования судебных решений с использованием нейронной сети на основе методов анализа естественного языка. Целью работы служит проверка гипотезы о возможности обнаружения таких закономерностей в текстах судебных решений, которые позволили бы определять исход путем анализа обстоятельств дела. В ходе исследования сформирован обучающий датасет, содержащий тексты налогово-правовых судебных решений и обстоятельств дел, на основе которого обучена нейронная сеть, служащая прогнозированию исхода дела исходя из обстоятельств дела. Выполнена оценка качества предсказания судебного решения на основе тестового набора данных. |
| Τύπος εγγράφου: | Research |
| DOI: | 10.24412/2076-1503-2024-1-172-174 |
| Rights: | CC BY |
| Αριθμός Καταχώρησης: | edsair.doi...........137c667dbd6379d7cea5b88f1a23ca7b |
| Βάση Δεδομένων: | OpenAIRE |
| DOI: | 10.24412/2076-1503-2024-1-172-174 |
|---|