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刑事抗诉智能识别系统

项目建设目标
根据“大数据整合、大数据?#20449;小?#30340;思路,在“智慧检察”的指引下,树立大数据理念,培育数据文化,推动大数据与业务实战工作深度融合,助推司法公正,提升司法质效。

以大数据为支撑,对分析案件进行数据量化分解、通过人工智能决策树理论,全面、真实、客观的对案件判决进行多条件分析及?#20449;校?#20026;抗诉决策提供“智库意见?#20445;?#20026;抗诉工作提供参考,增加抗源,拓宽抗诉的深度和广度,突破抗诉局限性!

项目需求分析
(1)、数据分析内容
      前期沟通过程中,对于案件分析分为两部分:
①、判决结果大数据分析
②、诉讼程序人工智能分析

结合时间安排,本系统分两个阶段开发,第一阶段开发判决结果大数据分析,第二阶段开发诉讼程序人工智能分析,本次方案主要针对第一阶段《判决结果大数据分析》的建设进行规划和汇报。

(2)、数据来源
基于现有的案件数据,可以以电子表格的方式导入到本系统中,逐渐形成大数据基础,并以此为数据源进行数据分析。
(3)、分析依据
①依据最高法量刑指?#23478;?#35265;及省高院量刑指?#23478;?#35265;。
②可以人工设置对案件一票否决条件。

③对预警案件采用人工分析,人工分析主要在关联案件数据比对及类似案件数据比对。

(4)预警案件分析

      对预警案件进行按照时间、罪名等进行分类统计、分析、汇总,用曲线图或饼状图进行展示。


(5)预警案件抗点整理
对预警案件进行多条件分析,把每个案件的所有抗点进行归类、存档及生成电子文档。
(6)预警案件跟进
预警案件后期的结果反馈,并进行数据存储及大数据分析。
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