論文の概要: Incorporating Legal Logic into Deep Learning: An Intelligent Approach to Probation Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.12286v1
• Date: Sun, 17 Aug 2025 08:28:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-19 14:49:10.6618
• Title: Incorporating Legal Logic into Deep Learning: An Intelligent Approach to Probation Prediction
• Title（参考訳）: 深層学習に法論理を組み込む:確率予測への知的なアプローチ
• Authors: Qinghua Wang, Xu Zhang, Lingyan Yang, Rui Shao, Bonan Wang, Fang Wang, Cunquan Qu,
• Abstract要約: 本稿では,確率予測のための深層学習モデルに法論理を統合する新しい手法を提案する。 まず,事実記述と保護法要素を含む専門的保護データセットを構築した。 第二に、我々はMulti-Task Dual-Theory Probation Prediction Model (MT-DT) という独自の確率予測モデルを設計する。 第3に, MT-DTモデルがベースラインモデルより優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.039384880538083
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Probation is a crucial institution in modern criminal law, embodying the principles of fairness and justice while contributing to the harmonious development of society. Despite its importance, the current Intelligent Judicial Assistant System (IJAS) lacks dedicated methods for probation prediction, and research on the underlying factors influencing probation eligibility remains limited. In addition, probation eligibility requires a comprehensive analysis of both criminal circumstances and remorse. Much of the existing research in IJAS relies primarily on data-driven methodologies, which often overlooks the legal logic underpinning judicial decision-making. To address this gap, we propose a novel approach that integrates legal logic into deep learning models for probation prediction, implemented in three distinct stages. First, we construct a specialized probation dataset that includes fact descriptions and probation legal elements (PLEs). Second, we design a distinct probation prediction model named the Multi-Task Dual-Theory Probation Prediction Model (MT-DT), which is grounded in the legal logic of probation and the \textit{Dual-Track Theory of Punishment}. Finally, our experiments on the probation dataset demonstrate that the MT-DT model outperforms baseline models, and an analysis of the underlying legal logic further validates the effectiveness of the proposed approach.
• Abstract（参考訳）: 保護は近代刑事法において重要な制度であり、公正と正義の原則を具現化し、社会の調和した発展に貢献している。 その重要性にもかかわらず、現在のIntelligent Judicial Assistant System (IJAS)は、プロビテーション予測のための専用の手法を欠いている。 加えて、保護の適格性は、犯罪状況と反省の両方を包括的に分析する必要がある。 IJASにおける既存の研究の多くは、主にデータ駆動の方法論に依存しており、司法決定を下す法的論理を見落としていることが多い。 このギャップに対処するために,3つの異なる段階で実装された確率予測のための深層学習モデルに,法論理を組み込んだ新しいアプローチを提案する。 まず、事実記述と保護法則要素(ples)を含む特別な保護データセットを構築する。 第2に、確率の法則と罰則の書式理論に基づくマルチタスクデュアル理論確率予測モデル(MT-DT)を設計する。 最後に, 実験結果から, MT-DTモデルはベースラインモデルよりも優れており, 基礎となる法則の解析により, 提案手法の有効性がさらに検証された。

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