РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ НА ОСНОВЕ ПРЕЦЕДЕНТОВ В СФЕРЕ ЮРИСПРУДЕНЦИИ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 004.94

Игнатенко Е.В. студент

институт инженерных и цифровых технологий

НИУ «БелГУ» Россия, г. Белгород Игнатенко П. В. студент

институт инженерных и цифровых технологий

НИУ «БелГУ» Россия, г. Белгород Губкина Л.А. аспирант

институт инженерных и цифровых технологий

НИУ «БелГУ» Россия, г. Белгород Губкин А.В. студент

Института инженерных и цифровых технологий

НИУ «БелГУ» Россия, г. Белгород

РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ НА ОСНОВЕ ПРЕЦЕДЕНТОВ В СФЕРЕ ЮРИСПРУДЕНЦИИ

Аннотация: в данной статье изучаются прецеденты в сфере юриспруденции, описывается функциональная схема и алгоритм. Ключевые слова: экспертная система, прецеденты, модель.

Ignatenko E. V. student

institute of engineering and digital technologies

NRU "BelGU" Russia, Belgorod Ignatenko P.V. student

institute of engineering and digital technologies

NRU ""BelGU" Russia, Belgorod Gubkina L.A. postgraduate student institute of engineering and digital technologies

NRU ""BelGU"

Russia, Belgorod Gubkin A. V. student

institute of engineering and digital technologies

NRU "BelGU" Russia, Belgorod

DEVELOPMENT OF A MODEL OF EXPERT SYSTEM BASED ON PRECEDENTS IN THE SPHERE OF JURISPRUDENCE

Abstract: This article examines precedents in the field of jurisprudence, describes a functional diagram and an algorithm.

Keywords: expert system, precedents, model.

Вопрос о возможности применения экспертных систем в правотворческой и правоприменительной деятельности неоднозначно решается разными авторами. Начиная с 60-х годов XX в. в юридической научной литературе ведется широкая дискуссия на эту тему. Одни сначала ограничили роль автоматизированных систем правовой информации только задачами сбора, хранения и поиска нужной правовой информации, другие пытались доказать возможность моделирования с помощью ЭВМ процесса принятия волевого решения.

Таким образом, экспертные системы в области права - это системы, в которых на основе специально систематизированной правовой информации решаются конкретные задачи юридической практики. Данные системы при решении определенного класса задач могут заменить собой эксперта-юриста. Привлекая знания экспертов, заложенные в их информационный банк данных, они объясняют, аргументируют и делают выводы.

В большинстве случаев экспертные системы решают трудно формализуемые задачи или задачи, не имеющие алгоритмического решения. По совокупности признаков события юридические экспертные системы могут дать правовую оценку и предложить порядок действий, как для обвиняющей стороны, так и для защищающейся.

Наиболее применяемыми экспертными системами стали системы, основанные на прецедентах. В подобных системах база знаний содержит описания конкретных ситуаций (прецеденты). Поиск решения осуществляется на основе аналогий и включает следующие этапы:

- получение информации о текущей проблеме;

- адаптация выбранного прецедента к текущей проблеме;

- проверка корректности каждого полученного решения;

- занесение детальной информации о полученном решении в БЗ.

Прецеденты описываются множеством признаков, по которым

строятся индексы быстрого поиска. Однако в системах, основанных на

прецедентах, допускается нечетким поиск с получением множества допустимых альтернатив, каждая из которых оценивается некоторым коэффициентом уверенности. Наиболее эффективные решения адаптируются к реальным ситуациям с помощью специальных алгоритмов.

Модель системы учета прецедентов в сфере права можно представить, согласно, в виде нелинейного объекта с множеством входных (х;) и выходных переменных {ук}.

{х.},1 = 1,и;

{Уь}=/у(Х1>Х2>->*0>к = ЪЯ

Входные переменные представляют собой характеристики возникшей ситуации. В качестве выходных переменных выступают причины, повлекшие возникновение ситуации. Входные (х;), i = 1, п и выходные {ук}, к =1, q переменные могут принимать только качественные значения, причем известно множество всех возможных значений этих переменных:

и = { И ^ И И т }, (2) где и - оценка наименьшего значения входной (или выходной ук) переменной; ит - оценка, соответствующая наибольшему значению входной xi (или выходной ук) переменной; т - мощность множества и . Функциональная схема НЭСП представлена на рисунке 1.

Рисунок 1 - Функциональная схема НЭСП

Сначала выполняется процедура сбора первичных данных - принятие и регистрация заявки. Следующий этап работы НЭСП включает два режима: 1 - режим приобретения знаний и настройка интеллектуальных компонентов; 2 - режим поиска решения.

Алгоритм поиска прецедента представлен на рисунке 2.

Вычислить Д^Р)

3

Вычислить

/>)-(!-£>/£>_ )

8(А,Р)>К

Представить прецеденты

для принятия решения

Рисунок 2 - Алгоритм поиска прецедента

Входными данными для алгоритма являются: описание проблемы Р ={р1, р2,..., Рп}, включающее п значений параметров, характеризующих проблему абонента; ВР - непустое множество прецедентов; W ={ W1, W2, Wn }- веса (коэффициенты важности) параметров; М - количество рассматриваемых прецедентов из БЗП; К - пороговое значение степени сходства. Выходные данные: множество прецедентов SP, которые имеют степень сходства больше (или равную) порогового значения К. Обобщенный алгоритм представлен на рисунке 3.

Рисунок 3 - Обобщенный алгоритм обучения

Внедрение в юридическую практику экспертных систем позволит оптимизировать рабочее время юристов и высвободить часть рабочей силы, занимающейся работой по вышеуказанным функциям.

Учитывая функционал экспертных систем и направления деятельности юристов, можно предположить, что наиболее востребованными будут системы, предполагающие: создание и проверку локальных нормативных актов для организаций всех форм собственности, договоров с контрагентами.

Использованные источники:

1. Нейлор, К. Как построить свою экспертную систему / К. Нейлор. - М.: Энергоатомиздат, 2016. - 286 с.

2. Попов, Э.В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ / Э.В. Попов. - М.: Наука, 2015. - 288 с.