典型文献
概率推理:实现审判智能决策的结构化进路
文献摘要：
"审判智能决策"要求机器能够对法律推理进行有效模拟.人工智能与三段论式法律推理具有契合性,能够借助法律论证与深度学习等技术发现法律规则大前提,却陷入了事实小前提的确定这一证据推理困境.中国当下的人工智能法律系统初步实现了证据分析,但未能作出准确的证据评价.基于结构化评价似然比的概率推理,有效刻画了事实推理链条上证据证明力的算法模型,成为破解困境的一条可行进路.概率推理具有结构化的逻辑推理与决策框架、数字化的信念表达与事实推论、科学化的信息处理与信念结合机制等特征,有助于实现审判智能决策的发展目标.法学界对概率推理的认识存在数字审判、合取悖论、主观赋值等理论误区,概率推理在司法领域的适用面临运算复杂性、"裸统计"问题以及数据化评估证据的风险,在概率推理推行中还需要保持审慎的态度.
文献关键词：
概率推理;审判智能决策;证据评价;结构化;推论力量
中图分类号：
作者姓名：
熊晓彪
作者机构：
中山大学法学院
文献出处：
引用格式：
[1]熊晓彪-.概率推理:实现审判智能决策的结构化进路)[J].中外法学,2022(05):1278-1298
A类：
审判智能决策,推论力量
B类：
概率推理,法律推理,三段论式,契合性,法律论证,技术发现,发现法,法律规则,大前提,了事,实小,小前提,证据推理,法律系统,证据分析,证据评价,结构化评价,似然比,上证,证明力,算法模型,解困,逻辑推理,决策框架,信息处理,结合机制,法学界,合取,悖论,主观赋值,理论误区,司法领域,数据化,评估证据,审慎
AB值：
0.382877
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