法律資料分析：從統計到人工智慧


	《法律資料分析：從統計到人工智慧》，這是提供讀者將數據分析方法應用到法律領域的案例研究，特色在於涵蓋了從基礎理論到實踐應用的內容，為法律專業人士和學者提供一個整合與跨領域研究的橋樑。隨著AI時代來臨，本書確實能提供法律學門一種創新的領域。　　在理論上，作者探討法學／資訊學研究的重點整理與回顧著作，也示範了法律資料──特別是「裁判書」的特點、收集的方法以及對資料的處理方法；在計算實踐方面，本書展示了多種數據分析技術，包括描述性統計分析、文字探勘、自然語言處理、機器學習與人工智慧演算等。每一章節都配有豐富的實例和案例研究，這些實例均來自實際的裁判案件和法律問題，讀者可以通過這些案例學習到如何將數據分析技術應用於具體的法律問題。　　《法律資料分析：從統計到人工智慧》，不僅是學術性著作，更是實務指南。本書的目標讀者涵蓋了法律學者、法律實務者以及希望將數據分析技術應用到法律領域的資料科學家，通過多層次多案例的展示，將複雜的數據分析技術轉化為易於理解和可操作的指南，為跨領域研究提供了教育與研究資源。


	目錄第一章法學與資料科學的跨領域研究壹、本書的目的和意義貳、法律資料分析三部曲一、電腦能模仿人類做決策二、電腦能解釋決策三、電腦能記住大量資訊並發現規律參、本書的目標讀者第二章裁判結果的預測與解釋：決策樹演算法壹、研究背景貳、文獻回顧一、各個裁判中考量因素的次數研究二、各種因素與親權歸屬結果間的關聯研究三、歷時性的觀察比較研究四、問題提起參、研究方法一、分析對象的選取二、編碼（Coding）方式三、決策樹研究法肆、研究發現一、模型正確率二、模型呈現三、結果分析與討論伍、結論與建議第三章人工智慧解讀裁判文書：自然語言處理壹、研究背景貳、文獻回顧參、研究設計與架構肆、研究成果與評估伍、比較與討論一、與先行類似研究之比較二、人工智慧如何「讀懂」裁判陸、結論第四章酒駕犯罪事實估算量刑：文字卷積神經網路壹、研究背景貳、文獻回顧參、研究方法一、資料來源與資料前處理二、本研究特化之文字資料前處理三、卷積神經網路與文本分類四、研究目的肆、研究成果一、資料描述二、模型成果呈現伍、多重方法之比較與討論一、刑期與其他因素的相關性二、多變項邏輯式迴歸陸、討論與結論：全自動化人工智慧的法律模型第五章人工智慧解釋個案要因：極限梯度提升法壹、研究背景與文獻回顧貳、人工智慧與法學研究一、人工智慧與機器學習簡述二、人工智慧與法學結合參、法律資料分析應用於親權酌定相關裁判一、研究設計二、建置資料集三、交叉驗證肆、研究發現一、模型成效二、親權酌定之因素權重伍、分析與討論一、母親取得單獨親權的例子二、父親取得單獨親權的例子三、父母差距微小的例子四、小結陸、結論第六章大量裁判文書隱藏規律：文字探勘與毒品流向壹、研究背景貳、研究文獻回顧參、研究方法：法律資料分析肆、研究結果一、跨境毒品要素資料集二、毒品案件相關數量分析三、跨境毒品犯罪結構關係分析伍、結論與展望第七章非監督學習法資料分析：新住民親權酌定的特徵工程壹、研究背景貳、文獻回顧參、研究設計一、資料來源二、研究方法三、研究步驟肆、研究發現與討論一、外籍裁判與雙臺籍裁判之詞彙並無不同二、外籍裁判詞彙之特徵伍、結論一、研究結論二、延伸討論與研究方法之意義第八章轉化非結構性文本資訊：正則表達式與醫療裁判壹、研究背景：醫療糾紛與醫療裁判資料庫貳、研究設計一、自動化特徵抽取二、正則表達式參、實驗結果與分析肆、人工智慧裁判預測的起步與未來展望第九章「法律資料分析」的回顧與展望壹、內容回顧貳、ChatGPT所帶來的機會與挑戰參、法律資料分析的展望參考文獻一、中文部分二、英文部分三、日文部分