|
แบบจำลองทำนายผลคำตัดสินและประเด็นในคดีอาญาที่เรียนรู้จากคำพิพากษาศาลฎีกาไทย โดยใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก |
|---|---|
| รหัสดีโอไอ | |
| Title | แบบจำลองทำนายผลคำตัดสินและประเด็นในคดีอาญาที่เรียนรู้จากคำพิพากษาศาลฎีกาไทย โดยใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก |
| Creator | กานกวิญจน์ โค้วสีหวัฒน์ |
| Contributor | พีรพล เวทีกูล |
| Publisher | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย |
| Publication Year | 2561 |
| Keyword | การเรียนรู้ของเครื่อง, นิวรัลเน็ตเวิร์ค (วิทยาการคอมพิวเตอร์), วิธีพิจารณาความอาญา, ศาลอาญา, Machine learning, Neural networks (Computer science), Criminal procedure, Criminal courts |
| Abstract | การทำนายผลคำตัดสินในคดีอาญาด้วยแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องได้รับความสนใจมากขึ้นในช่วงเวลาที่ผ่านมา อย่างไรก็ดี เทคนิคที่ใช้ในแบบจำลองดังกล่าวมักใช้ตัวแทนข้อความที่มีที่มาจากแบบจำลองถุงคำ ซึ่งไม่สนใจลำดับของข้อความทำให้สูญเสียบริบทของข้อความ และผลลัพธ์การทำนายมีความแม่นยำลดลง ดังนั้น วิทยานิพนธ์ฉบับนี้จึงเสนอแบบจำลองทำนายผลคำตัดสินและประเด็นในคดีอาญาซึ่งเรียนรู้จากคำพิพากษาศาลฎีกาไทยโดยใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกผ่านชุดโครงข่ายประสาทเทียม แบบจำลองนี้สร้างตัวแทนข้อความด้วยโครงข่ายประตูวกกลับสองทิศทางร่วมด้วยกลไกจุดสนใจ ก่อนนำตัวแทนข้อความนั้นไปทำนายผลคำตัดสินและประเด็นในคดีอาญาด้วยโครงข่ายประสาทเทียมแบบโมดูลซึ่งจำลองโครงสร้างความรับผิดทางอาญาตามทฤษฎีกฎหมายอาญา ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าแบบจำลองให้ประสิทธิภาพสูงกว่าแบบจำลองที่ใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องเดิมอย่างเนอีฟเบยส์และเอสวีเอ็ม เมื่อพิจารณาจากค่า F1 นอกจากนี้ แบบจำลองยังให้ประสิทธิภาพสูงในการทำนายประเด็นในคดีอาญาบางประเด็นซึ่งมีผลต่อการทำนายผลคำตัดสินในคดีอาญาด้วย นอกจากนั้น ผลการทดลองสะท้อนให้เห็นว่า การใช้โครงข่ายประตูวกกลับสองทิศทางร่วมด้วยกลไกจุดสนใจสามารถสร้างตัวแทนข้อความที่ดีกว่าแบบจำลองดั้งเดิมที่มีลักษณะเดียวกันกับถุงคำ ตลอดจนโครงข่ายประสาทเทียมแบบโมดูลสามารถจำลองโครงสร้างความรับผิดทางอาญาได้ |
| URL Website | cuir.car.chula.ac.th |
