政大機構典藏-National Chengchi University Institutional Repository(NCCUR):Item 140.119/150258

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Title:	高等法院金融上訴裁判書之分析與文件分類 Analysis and Document Classification of the High Court’s Financial Appeal Judgment
Authors:	張三妹 Chang, San-Mei
Contributors:	劉昭麟 Liu, Chao-Lin 張三妹 Chang, San-Mei
Keywords:	機器學習自動文件分類非監督式學習模型訓練模型評價 Machine Learning Automatic Document Classification Unsupervised Learning Model Training Model Evaluation
Date:	2024
Issue Date:	2024-03-01 14:11:29 (UTC+8)
Abstract:	近年金融詐騙案件屢創新高，常常不止一審，本研究目的期望能分析金融領域上訴案件的統計數據，以便深入了解近10年金融上訴案件之統計和上訴趨勢。綜觀坊間並無針對金上訴案件相關案件深入探討或分類，期望透過本研究提供法律體系和金融相關研究者更深層的見解及分析資訊。收集高等法院第二審金融上訴案件近10年上訴案件的數據資料，針對裁判書解析出案件判決結果，依相近判決結果分類並統計數據，以看出歷年來上訴案件之趨勢及判決結果分類數量，並應用機器學習自動文件分類，依分類之目錄及對應已解析好之裁判書，以多項式分佈的單純貝氏演算法做模型訓練，並依據訓練及預測之結果，分析錯誤分類之原因，以勘誤人工分類並增加分類的準確度，同時搭配非監督式學習k-means分群演算法，所產出之類別文件中，其許可權較高的前20個單字，以做為調整分類參考依據。原本以人工檢視識別出金融上訴案件之分類，得花費相當大量時間及人力，經由機器學習模型訓練及模型評價調整找出較佳之分類及提高分類之正確性。應用以上技術來協助資料分析的工作，執行後產生之預測文件分類目錄及分析資訊，應能有助於後續需研究金融裁判書分析人員之初步分類，節省逐一查看及人工分類整理之時間，以達能增進研究及分析效率。 In recent years, financial fraud cases have kept increasing, often involving more than one instance. The purpose of this study is to analyze the statistical data of appeal cases in the financial field, so as to gain an in-depth understanding of the statistics and appeal trends of financial appeal cases in the past 10 years. There is no in-depth discuss or classification related to the financial appeal case, so hope that this study will provide deeper insights and analytical information for legal system and finance-related researchers. Collected the high court’s financial appeal judgment in the past 10 years, analyzed the case results according to the parsed judgement, classified and count the data according to similar judgment results, so as to see the trend of appeal cases and the number of classifications of judgment results over the years. Machine learning is applied for automatic document classification. According to the classified directory and the corresponding parsed judgment, the naive Bayes classifier of polynomial distribution is used for model training. Based on training and prediction to analyze the reasons for incorrect classification, corrected the manual classification and increased the accuracy of classification. Also use the unsupervised learning k-means clustering algorithm, the top 20 characters with higher weights of generated category files are used as a reference for adjusting classification. Originally, identify the classification of financial appeal cases through manual review, which took a lot of time and manpower. Through machine learning model training and model evaluation to find better classifications and enhance the correctness of classification. The above technologies are applied to assist in data analysis. The predicted classification directory generated after execution and analysis information should be helpful for researcher who need to study financial judgments in the future, saving the time of reviewing one by one and manual classifying and organizing, in order to improve the efficiency of research and analysis.
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Description:	碩士國立政治大學資訊科學系碩士在職專班 108971020
Source URI:	http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0108971020
Data Type:	thesis
Appears in Collections:	[Executive Master Program of Computer Science of NCCU] Theses

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