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基於原因案件之傷害罪與重傷罪刑度預測

葉○妤

本研究計畫旨在建立一個以原因案件為基礎之傷害罪與重傷罪刑度預測模型,以輔助司法實務中的量刑判斷,進而提升裁判效率與公平性。研究將分為兩個階段執行。首階段以釐清傷害與重傷之關係為目標,藉由 t-SNE 與數據分析,解析兩者間的關係,並運用自然語言處理與 Prompt Engineering 技術,自動讀取原因案件文本中之關鍵字句,匹配相應法規構成要件,並根據案件事實與法條競合關係,將案件標籤為「一行為成立傷害」、「一行為 同時成立傷害與重傷」以及「複數行為分別成立傷害或重傷」三種類型。第二階段則針對前述分類結果,採用回歸分析方法進行刑度預測。本研究將利用自 1996 年迄今之傷害重傷相關刑事判決,依據判決書中提及之量刑因素及類別,進行模型訓練。本計畫藉由自動化技術降低法官研讀案情、核對法條與量刑因子上所需投入的人力與時間成本、推動司法資源合理配置與量刑一致性、促進量刑透明化與標準化。透過本研究計畫之跨域創新,將為法律體系注入全新數位化判決輔助工具,進一步提升我國司法品質。