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法律人工智能的核心问题是自动法律推理建模。文献表明,推理建模有两种经典路径:一是规则推理建模路径;二是案例推理建模路径。虽然二者分别源自欧洲大陆法传统和美国判例法传统,但事实上无论是在大陆法系还是在判例法系,规则推理建模都是最根本的路径,案例推理路径是作为规则推理建模的补充路径出现的。法律推理建模以自然语言处理为前提,这一人工智能难题决定了法律推理建模的天然难度。大数据驱动催生了法律推理建模的第三种路径——大数据推理建模路径,而且这种路径可以用来弥补前两种路径的不足。虽然这种路径仍处于探索阶段,但已有了一些落地法律应用软件,如我国的智慧法院工程,以及美国的法律应用软件Lex Machina和Ravel等。 相似文献
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形式推理是司法判决中最基本也是最常用的推理形式,在保证形式公正的同时它有其自身难以克服的缺陷;而实质推理过于强调价值判断,也具有很大的局限性。本文从司法实践出发,分析了传统二分法的缺陷,并提出了一种全新的判决论证模式——层次论证的方法。 相似文献
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当公民们面对冲突的政治信息时,可能产生两种不同的动机(求真与求认同),进而运用不同的方式处理信息(理性推理和动机性推理)。动机推理性有三种认知机制:先入为主、肯定性偏见和否定性偏见。认知失调引发的自我防卫机制和潜意识中的情感因素会触发动机性推理,而大量矛盾信息会增加人们回归理性推理的可能性。动机性推理对于政治观点的稳定性和准确性具有辩证影响,对政党的宣传工作具一定的启示作用。 相似文献
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论法律推理中的利益衡量 总被引:1,自引:0,他引:1
法律推理中的利益衡量是法官解决疑难案件的重要思维视角和思维方法,本文探讨了法律推理中利益衡量产生的司法实践条件和理论背景,分析了它的概念及运行过程,阐述了研究法律推理中的利益衡量问题所具有的重要理论和实践意义。 相似文献