แบบจำลองทำนายผลคำตัดสินและประเด็นในคดีอาญาที่เรียนรู้จากคำพิพากษาศาลฎีกาไทย โดยใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก

Abstract

การทำนายผลคำตัดสินในคดีอาญาด้วยแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องได้รับความสนใจมากขึ้นในช่วงเวลาที่ผ่านมา อย่างไรก็ดี เทคนิคที่ใช้ในแบบจำลองดังกล่าวมักใช้ตัวแทนข้อความที่มีที่มาจากแบบจำลองถุงคำ ซึ่งไม่สนใจลำดับของข้อความทำให้สูญเสียบริบทของข้อความ และผลลัพธ์การทำนายมีความแม่นยำลดลง ดังนั้น วิทยานิพนธ์ฉบับนี้จึงเสนอแบบจำลองทำนายผลคำตัดสินและประเด็นในคดีอาญาซึ่งเรียนรู้จากคำพิพากษาศาลฎีกาไทยโดยใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกผ่านชุดโครงข่ายประสาทเทียม แบบจำลองนี้สร้างตัวแทนข้อความด้วยโครงข่ายประตูวกกลับสองทิศทางร่วมด้วยกลไกจุดสนใจ ก่อนนำตัวแทนข้อความนั้นไปทำนายผลคำตัดสินและประเด็นในคดีอาญาด้วยโครงข่ายประสาทเทียมแบบโมดูลซึ่งจำลองโครงสร้างความรับผิดทางอาญาตามทฤษฎีกฎหมายอาญา

ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าแบบจำลองให้ประสิทธิภาพสูงกว่าแบบจำลองที่ใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องเดิมอย่างเนอีฟเบยส์และเอสวีเอ็ม เมื่อพิจารณาจากค่า F1 นอกจากนี้ แบบจำลองยังให้ประสิทธิภาพสูงในการทำนายประเด็นในคดีอาญาบางประเด็นซึ่งมีผลต่อการทำนายผลคำตัดสินในคดีอาญาด้วย นอกจากนั้น ผลการทดลองสะท้อนให้เห็นว่า การใช้โครงข่ายประตูวกกลับสองทิศทางร่วมด้วยกลไกจุดสนใจสามารถสร้างตัวแทนข้อความที่ดีกว่าแบบจำลองดั้งเดิมที่มีลักษณะเดียวกันกับถุงคำ ตลอดจนโครงข่ายประสาทเทียมแบบโมดูลสามารถจำลองโครงสร้างความรับผิดทางอาญาได้