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圖書(shū)內(nèi)容簡(jiǎn)介

"本書(shū)是國(guó)內(nèi)首部系統(tǒng)介紹人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)在法律實(shí)踐和法學(xué)研究中應(yīng)用的書(shū)籍。本書(shū)整合了國(guó)內(nèi)外前沿的業(yè)界實(shí)踐和學(xué)術(shù)研究，是對(duì)該領(lǐng)域知識(shí)進(jìn)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(xué)在法律領(lǐng)域應(yīng)用的全面圖景。
本書(shū)特別注意將復(fù)雜的技術(shù)知識(shí)轉(zhuǎn)化為易于閱讀和理解的內(nèi)容，避免了復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式和技術(shù)術(shù)語(yǔ)。書(shū)中介紹了大量具體案例，如基于大數(shù)據(jù)的判決預(yù)測(cè)、法系分類，基于大語(yǔ)言模型的法律問(wèn)答、文書(shū)生成等。這些案例形象地展示了法律人工智能的豐富應(yīng)用場(chǎng)景，幫助讀者創(chuàng)造性地思考AI時(shí)代下法律行業(yè)的挑戰(zhàn)與機(jī)遇。
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圖書(shū)目錄

"目錄




前言

第一章導(dǎo)論
一、一個(gè)例子：基于已有案件信息預(yù)測(cè)新案件審理
時(shí)長(zhǎng)
二、數(shù)據(jù)的基本知識(shí)
三、人工智能
四、幾組基礎(chǔ)概念
五、本書(shū)的結(jié)構(gòu)

第二章樹(shù)模型
一、樹(shù)模型和決策樹(shù)
二、決策樹(shù)的形成
三、決策樹(shù)的過(guò)擬合問(wèn)題
四、決策樹(shù)的剪枝
五、集成學(xué)習(xí)與隨機(jī)森林
六、應(yīng)用實(shí)例：預(yù)測(cè)美國(guó)最高法院判決

第三章相關(guān)關(guān)系與回歸模型
一、相關(guān)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(yīng)用實(shí)例：預(yù)測(cè)我國(guó)盜竊案件判決結(jié)果

第四章模型評(píng)價(jià)準(zhǔn)則
一、類別變量預(yù)測(cè)模型的評(píng)價(jià)
二、連續(xù)變量預(yù)測(cè)模型的評(píng)價(jià)
三、兩種公正標(biāo)準(zhǔn)的悖論：關(guān)于COMPAS的爭(zhēng)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(yīng)用實(shí)例：法系的再分類

第六章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
一、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型概述
二、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)
三、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練和優(yōu)化
四、應(yīng)用實(shí)例：預(yù)測(cè)行政征收案件判決結(jié)果

第七章自然語(yǔ)言處理和大語(yǔ)言模型
一、自然語(yǔ)言處理概述
二、自然語(yǔ)言處理的步驟和技術(shù)
三、大語(yǔ)言模型
四、應(yīng)用實(shí)例：法律大語(yǔ)言模型

第八章從預(yù)測(cè)到推斷：相關(guān)關(guān)系和因果關(guān)系
一、相關(guān)關(guān)系不等于因果關(guān)系
二、相關(guān)性分析在因果推斷中的具體難題
三、為什么探尋因果關(guān)系
四、因果推斷的基本方法
五、實(shí)驗(yàn)方法在法學(xué)研究中的定位

第九章隨機(jī)對(duì)照實(shí)驗(yàn)
一、法律的實(shí)施效果
二、法官?zèng)Q策
三、多組間實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
四、現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)

第十章自然實(shí)驗(yàn)
一、匹配
二、雙重差分
三、斷點(diǎn)回歸
四、工具變量

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

結(jié)語(yǔ)：機(jī)器能取代法官嗎

后記"