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最高法院口头辩论的计算分析
本研究采用机器学习技术，首次构建了基于口头辩论实际内容的司法决策预测模型，可进一步了解法官和代表之间辩论的核心，包括法官个人的提问风格、怀疑态度以及哪些问题最为关键。
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a year ago
NIPS
使用 Bi-LSTM 进行文档分类以排除巴西最高法院的拥堵
本文提出了一种使用双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）对巴西法院系统中分类法律文件进行分析的方法。
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6 years ago
预测美国最高法院行为的通用方法
基于机器学习和司法预测的科学之前的研究，建立了一个模型来预测美国最高法院的行为，并采用了一种独特的特征工程方法，使其能够在案例结果和法官选票水平上比基准模型表现更好，实现了 70.2％的案例结果准确性和 71.9％的法官投票准确性，在过去的
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8 years ago
文本的效用：以友情诉状和最高法院为例
探索撰写文本的思维方式，考虑美国最高法院的决策并采用数理模型分析其结果，加入法院外围层决策者（amici curiae）的权衡因素，提高投票预测和进行反事实分析的能力。
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10 years ago
预测美国最高法院的行为：一种通用方法
本篇研究基于机器学习理论和方法的应用，构建了第一个预测美国最高法院投票行为的泛化和全面的模型。该模型可以成功预测 30 名法官和 13 位总统在 60 多年间的行为，为数量化法律预测的科学研究提供了重要的进展。
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10 years ago
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