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ROCLING論文集
2012 (2012期)
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篇名
利用機器學習於中文法律文件之標記、案件分類及量刑預測
並列篇名
Exploiting Machine Learning Models for Chinese Legal Documents Labeling, Case Classification, and Sentencing Prediction
作者
林琬真
、
郭宗廷
、
張桐嘉
、
顏厥安
、
陳昭如
、
林守德
中文摘要
法律審判體糸大致可分為成文法(civil law)與判例法(common law)。台灣的法律體系屬於成文法,其中刑法明訂屬於犯罪行為的不法行為,以及這些犯罪行為所對應的刑罰。然而,儘管法律條文已明確列出各種犯罪行為,在於實際判斷上仍具有模糊地帶,例如刑法中「強盜罪」與「恐嚇取財罪」具有類似不法構成要素:刑法第328條第1項定義普通強盜罪:「意圖為自己或第三人不法之所有,以強暴、脅迫、藥劑、催眠術或他法,至使不能抗拒,而取他人之物或使其交付者,為強盜罪,處五年以上有期徒刑」;刑法第346條第1項定義恐嚇取財罪:「意圖為自己或第三人不法之所有,以恐嚇使人將本人或第三人之物交付者,處六月以上五年以下有期徒刑,得併科一千元以下罰金」。兩者之最大差異在於行為人的犯罪行為脅迫程度,是否足以使得被害人不能抗拒,若脅迫程度使被害人無法抗拒,則成立強盜罪,否則屬於恐嚇取財罪。
起訖頁
140-141
刊名
ROCLING論文集
期數
2012 (2012期)
出版單位
中華民國計算語言學學會
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