บทบัญญัติของกฎหมายที่ใช้บังคับในคดีละเมิด การวิเคราะห์คำพิพากษาศาลไทยด้วยกระบวนการเรียนรู้เชิงลึก

Applicable provisions of law in tort case the analysis of Thai court judgments using deep learning

Name: ทวีศักดิ์ ชูศรี

Abstract: การประมวลผลเอกสารทางกฎหมายโดยใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติเป็นงานวิจัยที่น่าสนใจในการศึกษาอย่างมาก เนื่องจากการกำหนดหมวดกฎหมายสำหรับคดีในศาลมักต้องมีการปรึกษาหารือกับทนายความซึ่งมีค่าบริการที่สูงมาก ทำให้ประชาชนทั่วไปไม่สามารถเข้าถึงการใช้บริการดังกล่าวได้ จึงเป็นจุดเริ่มต้นในการจัดทำงานวิจัยนี้ ด้วยการสร้างระบบที่สามารถดึงข้อมูลส่วนกฎหมายที่เหมาะสมตามข้อเท็จจริงที่เกี่ยวข้องของคดีในศาลเพื่อให้บรรลุงานวิจัยนี้ ทางคณะผู้วิจัยได้รวบรวมชุดข้อมูลที่ครอบคลุมของคดีในศาลฎีกาจากประเทศไทย รวมถึงดึงข้อเท็จจริงจากเอกสารของโจทก์และจำเลยโดยใช้การผสมผสานระหว่างการเรียนรู้ของเครื่องและระบบที่ใช้กฎเป็นพื้นฐานเพื่อการวิเคราะห์การประมวลผลภาษาธรรมชาติเพิ่มเติม แนวทางที่ของงานวิจัยนี้นำเสนอมุ่งเน้นไปที่ระบบค้นคืนมาตราที่เกี่ยวข้องด้วยข้อมูลชุดฝึกที่มีจำนวนน้อย โดยใช้ข้อเท็จจริงของโจทก์เป็นข้อมูลเข้า ซึ่งระบบนี้จะสามารถจัดการกับมาตราต่างๆ ของกฎหมาย รวมถึงส่วนที่ไม่ค่อยพบหรือไม่ได้อยู่ในชุดการฝึกอบรม โดยที่ระบบจะทำงานได้ดีกว่ามาตรฐานพื้นฐานโดยสรุป การวิจัยนี้มีเป้าหมายเพื่อสร้างระบบดึงข้อมูลส่วนกฎหมายที่เหมาะสมตามข้อเท็จจริงที่เกี่ยวข้องของคดีในศาลที่เข้าถึงได้และแม่นยำมากขึ้น ทางคณะผู้วิจัยหวังว่าจะลดความจำเป็นในการปรึกษาทนายความที่มีค่าบริการที่สูง และมอบเครื่องมือที่มีค่าสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านกฎหมายและบุคคลที่เกี่ยวข้องในกระบวนการพิจารณาคดีในศาล

Abstract: Processing legal documents and understanding arrays of law sections has proven to be a challenging task for natural language processing. Determining the relevant law section for a court case often requires expensive consultations with lawyers, which many people cannot afford. Our goal is to create a system that can retrieve the appropriate law sections based on the relevant facts of a court case.To achieve this, we have gathered a comprehensive dataset of Supreme Court Cases from Thailand. Using a combination of machine learning and rule-based systems, we extract the facts from the plaintiff's and defendant's documents, enhancing the document's structure for further NLP analysis. Our proposed approach focuses on a few-shot law retrieval system, using plaintiff facts as input. This allows us to handle the wide range of law sections, including those that are rarely encountered or not present in the training set. Our system performs better than the standard supervised baseline and can handle previously unseen law sections.In summary, our research aims to address the difficulties in processing legal documents and determining relevant law sections for court cases. By creating a more accessible and accurate system, we hope to reduce the need for expensive lawyer consultations and provide a valuable tool for legal professionals and individuals involved in court proceedings.

จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. สำนักงานวิทยทรัพยากร

Address: กรุงเทพมหานคร

Email: cuir@car.chula.ac.th

Name: อติวงศ์ สุชาโต

Role: ที่ปรึกษา

Name: เอกพล ช่วงสุวนิช

Role: ที่ปรึกษา

Name: อรรถพล ธำรงรัตนฤทธิ์

Role: ที่ปรึกษา

Created: 2565

Modified: 2567-10-13

Issued: 2567-10-13

วิทยานิพนธ์/Thesis

application/pdf

URL: http://doi.org/10.58837/CHULA.THE.2022.864

tha

DegreeName: วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต

Level: ปริญญาโท

Descipline: วิศวกรรมคอมพิวเตอร์

Grantor: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

©copyrights จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	6170176021.pdf	2.88 MB	6	2025-09-25 15:47:26

ใช้เวลา

0.032565 วินาที