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  • 機器能取代法官嗎?:人工智能、數(shù)據(jù)科學與法律
    編號:98233
    書名:機器能取代法官嗎?:人工智能、數(shù)據(jù)科學與法律
    作者:劉莊,盧圣華
    出版社:北大
    出版時間:2024年12月
    入庫時間:2024-12-13
    定價:59
      

    圖書內(nèi)容簡介

    "本書是國內(nèi)首部系統(tǒng)介紹人工智能和數(shù)據(jù)科學在法律實踐和法學研究中應用的書籍。本書整合了國內(nèi)外前沿的業(yè)界實踐和學術研究,是對該領域知識進行系統(tǒng)整理和提煉的最新研究成果,為讀者呈現(xiàn)了一幅人工智能與數(shù)據(jù)科學在法律領域應用的全面圖景。
    本書特別注意將復雜的技術知識轉化為易于閱讀和理解的內(nèi)容,避免了復雜的數(shù)學公式和技術術語。書中介紹了大量具體案例,如基于大數(shù)據(jù)的判決預測、法系分類,基于大語言模型的法律問答、文書生成等。這些案例形象地展示了法律人工智能的豐富應用場景,幫助讀者創(chuàng)造性地思考AI時代下法律行業(yè)的挑戰(zhàn)與機遇。
    "

    圖書目錄

    "目錄




    前言

    第一章導論
    一、一個例子:基于已有案件信息預測新案件審理
    時長
    二、數(shù)據(jù)的基本知識
    三、人工智能
    四、幾組基礎概念
    五、本書的結構

    第二章樹模型
    一、樹模型和決策樹
    二、決策樹的形成
    三、決策樹的過擬合問題
    四、決策樹的剪枝
    五、集成學習與隨機森林
    六、應用實例:預測美國最高法院判決

    第三章相關關系與回歸模型
    一、相關性分析與回歸模型概述
    二、線性回歸模型
    三、邏輯回歸模型
    四、應用實例:預測我國盜竊案件判決結果

    第四章模型評價準則
    一、類別變量預測模型的評價
    二、連續(xù)變量預測模型的評價
    三、兩種公正標準的悖論:關于COMPAS的爭議

    第五章聚類
    一、聚類算法概述
    二、相似性度量
    三、K-means聚類方法
    四、應用實例:法系的再分類

    第六章神經(jīng)網(wǎng)絡模型
    一、神經(jīng)網(wǎng)絡模型概述
    二、神經(jīng)網(wǎng)絡模型的結構
    三、神經(jīng)網(wǎng)絡模型的訓練和優(yōu)化
    四、應用實例:預測行政征收案件判決結果

    第七章自然語言處理和大語言模型
    一、自然語言處理概述
    二、自然語言處理的步驟和技術
    三、大語言模型
    四、應用實例:法律大語言模型

    第八章從預測到推斷:相關關系和因果關系
    一、相關關系不等于因果關系
    二、相關性分析在因果推斷中的具體難題
    三、為什么探尋因果關系
    四、因果推斷的基本方法
    五、實驗方法在法學研究中的定位

    第九章隨機對照實驗
    一、法律的實施效果
    二、法官決策
    三、多組間實驗設計
    四、現(xiàn)場實驗

    第十章自然實驗
    一、匹配
    二、雙重差分
    三、斷點回歸
    四、工具變量

    第十一章決策邊界
    一、決策邊界與預測
    二、決策邊界與因果推斷
    三、最優(yōu)決策邊界

    結語:機器能取代法官嗎

    后記"

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