A framework of multi-stage classifier for identifying criminal law sentences
Conference proceedings article
ผู้เขียน/บรรณาธิการ
กลุ่มสาขาการวิจัยเชิงกลยุทธ์
ไม่พบข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
รายละเอียดสำหรับงานพิมพ์
รายชื่อผู้แต่ง: Thammaboosadee S., Watanapa B., Charoenkitkarn N.
ผู้เผยแพร่: Elsevier
ปีที่เผยแพร่ (ค.ศ.): 2012
Volume number: 13
หน้าแรก: 53
หน้าสุดท้าย: 59
จำนวนหน้า: 7
นอก: 1877-0509
ภาษา: English-Great Britain (EN-GB)
ดูในเว็บของวิทยาศาสตร์ | ดูบนเว็บไซต์ของสำนักพิมพ์ | บทความในเว็บของวิทยาศาสตร์
บทคัดย่อ
This paper proposes a framework to identify the relevant law articles consisting of sentences and range of punishments, given facts discovered in the criminal case of interest. The model is formulated as a two-stage classifier according to the concept of machine learning. The first stage is to determine a set of case diagnostic issues, using a modular Artificial Neural Network (mANN), and the second stage is to determine the relevant legal elements which lead to legal charges identification, using SVM-equipped C4.5. The integrated multi-stage model aims at achieving high accuracy of classification while reserving "arguability". Hypothetically, mANN handles well for digesting complexity in case-level issues analysis with acceptable explanatory power and C4.5 addresses the lesser extent of contingency and provides humaninterpretable logic concerning the high-level context of legal codes. ฉ 2012 Published by Elsevier B.V.
คำสำคัญ
Criminal law, Data Mining, Decision tree, Legal reasoning
ติดต่อสอบถามเพิ่มเติมได้ที่