智慧司法实验数据集

本数据集主要面向智慧司法系统研究与司法人工智能应用评估需求建设，实验同时涵盖智能类案推送系统（基于10000起案件训练）与智能量刑辅助系统（基于约1000起案件训练）两部分，数据集主体对应量刑系统部分。数据来源于中国裁判文书网和人民法院案例库公开获取的刑事判决文书，使用小包公法律AI平台进行案件筛选和刑期预测，聚焦于盗窃罪案件，时间范围为2018至2024年。经筛选、去重、整理和标准化处理，从公开的刑事裁判文书中提取结构化数据，形成标准化的案件信息数据集。应用两种算法预测方法：一是"量刑规范化-案例预测"——基于量刑规范化规则与案例分析方法生成预测刑期；二是"类案预测"——基于历史类案匹配与案例推理方法生成预测刑期，并将两种预测结果与实际法院判决进行对比分析，通过多轮实验重复验证结果稳定性。主要记载了案号（唯一标识符）、判决书标题、案由（均为盗窃罪）、实际判决刑期（月）、量刑规范化-案例预测刑期、类案预测刑期，以及包含数额较大、扒窃、多次盗窃、入户盗窃、前科、一般累犯、认罪认罚、坦白、自首、积极赔偿+谅解、退赃退赔、犯罪未遂等法定和酌定量刑情节。数据集共计1028条记录，包含7个核心字段。数据存储为单一Excel文件，数据量约99 KB。本数据集为量刑辅助与类案推送系统的算法评估、类案类判制度研究及智慧司法相关立法提供了实证基础。