小包公具有万万级的刑事讯断书所构成的数据库，曾经构成了十分成熟的类推精准推送功用。如图8、9所示减肥小常识图片配图，即为按照用户输入的交通闯祸罪致1人灭亡，局部义务，为躲避法令追查逃离变乱现场，酒后、吸食福寿膏后驾驶灵活车辆、坦率、主动补偿并获得体谅等前提所展现的类案状况。小包公智能量刑体系类案推送撑持横向多维度查询，行政地区维度，小包公撑持查询天下类案、本省类案、本市（区）类案，为体系利用者供给多维度的类案参考，实证帮助宣布刑的肯定。

　　三是常识评价：关于已交融的新常识，挑选置信度高的常识内容参加常识库（部门颠末野生考核）宁静周知卡全套，包管常识库的质量。

　　小包公对周光权传授提出的量刑“痛点”，深觉得然；此“痛”痛在量刑不精准，痛在对罪恶刑相平衡、刑高眼前大家对等准绳缺少真实的贯彻宁静周知卡全套。知“痛”而进，迎难而上，寻觅量刑精准的良药，“勤奋让群众大众在每个司法案件中感遭到公允公理”，已成为时期任务。

　　在实际猜测与实证猜测相分离的双形式下，小包公还在多方面为精准量刑停止配套帮助，夯实精准性，进步量刑的可托任性。

　　小包公一直以为，“科学的量刑办法是公平量刑的条件”[1]，只要科学的量刑办法才是医治量刑“痛点”完成量刑精准的良药；此良药即为：合规、实证。所谓合规，即科学的量刑办法必需遵照刑法标准，特别是两高量刑标准指点定见，各省施行细则和各类包罗量刑身分的司法注释等，如不克不及将电信欺骗按一般欺骗量刑，不克不及将入户掳掠按根本掳掠量刑；所谓实证，即量刑划定规矩中的各类参数，应充实吸取迄今司法量刑的最大共鸣，担当量刑行情，以大数据阐发的方法求得，如量刑出发点、量刑情节的精准数目暗示。离开标准的量刑，缺少同一尺度，量刑势必失衡；离开理论的量刑，缺少实证支持，量刑不成托任。小包公经由过程法令与手艺的严密分离，探访并完成刑法实际常识与刑事司法实务的深度对接，操纵大数据及野生智能手艺，构建了一套合规、实证的量刑办法，使科罚裁量的历程通明，成果可考证，完成量刑精准的公平目的。

　　二是常识交融：基于以上多个图常识构造停止兼并减肥小常识图片配图，并停止语义冲突和歧义的消弭，如坦率和自首不应当同时被评价。

　　其次，肯定调理基准刑的算法。应严厉根据《量刑指点定见》肯定调理基准刑的算法，并搭建响应的量刑模子，即在根本立功组成究竟所对应的法定刑幅度内肯定量刑出发点的根底上，按照盈余立功组成究竟及其他影响影响立功组成的立功数额、立功次数、立功结果等立功究竟，在量刑出发点的根底上增长科罚量肯定基准刑，再按照其他量刑情节调理基准刑。关于普通的量刑情节，则采纳同向相加，逆向相减的算法；关于存在差别层级量刑情节的，则采纳连乘算法调理基准刑。关于《量刑指点定见》未划定的个体罪名，则参照刑法、司法注释等标准的划定，分离司法大数据阐发归结总结的审讯经历肯定其算法。

　　同时，小包公作为一个自立生长与深度进修的开放式、专属式之智能帮助办公体系，也为智能精准量刑双体系供给了一套专属且高效的帮助东西，如智能化精准提取量刑要素，精准猜测罚金刑的数额，精准猜测数罪并罚的成果，适用型的量刑协商东西，多维度、可拆分的刑事文书查询和高效，精密的刑事法令标准查询等。一个豪杰三个帮，量刑精准有保证。

　　最初，肯定调理宣布刑的算法。应分离案件的团体状况，对量刑情节影响基准刑的调理成果停止综合判定。同时，根据《量刑指点定见》付与司法职员能够在参考数值20%范畴内酌情调理刑量的权利，将自在裁量权转换成可视化的“调理键”，以更好地顺应当地域理想状况和审讯实践。

　　准确量刑需求消弭实际量刑模子中的繁复式的定性，如幅度式的量刑出发点需求转换成点式肯定性的量刑出发点，幅度式的量刑情节惩罚水平也需求转化成点式肯定性。这一“消弭”只能依靠于以尊敬司法为条件的司法大数据实证。同时迄今其他司法量刑的最大共鸣与量刑行情，以必需依靠司法大数据的实证停止开掘。离开实证的实际量刑，有理但不见得“有据”，恐难以服众。

　　（3）提炼量刑情节抵触机制，避免量刑情节的不妥竞合，从而完成量刑情节组合的公道性；如在个罪中，坦率与自首不并存，得逞和既遂不并存等。以下图所示。

　　原大法官沈德咏曾指出：“在人类刑法文化史上，量刑公平一直是人们不懈寻求的高尚目的。从某种意义上说，一部人类刑法文化史，就是一部为完成科罚目标而不竭探究量刑公平的汗青。只需我们勇于量刑的司法理论，斗胆子刑的实际立异，不竭探究，主动测验考试，量刑公平的高尚目的就必然可以到达。”小包公为量刑之“痛”而生，为量刑精准而勤奋，为量刑公平而斗争！

　　一是信息提取：从刑法标准（特别是两高量刑标准指点定见、各省施行细则和各类包罗量刑身分的司法注释等）和海量公然文书中，操纵NLP手艺，提取案件属性、立功客体、客观方面、主体、客观方面、量刑情节等实体工具，操纵机械进修办法和语义划定规矩干系将实体停止联系关系，构成基于图构造的常识构造。

　　详细而言，小包公初创海内智能精准量刑双体系（实际量刑体系和实证量刑体系）减肥小常识图片配图，完成“一次操纵、两套成果”；双体系之间互相印证，从而到达精准，完成治“痛”。详细表现为：一是实际量刑体系遵照量刑标准化的根本道理，同时按照算法等手艺手腕，完成量刑常识的局部体系化、构造化、模块化，以电脑的计较才能，测算出最靠近公平的量刑倡议；二是实证量刑体系以司法大数据为条件，经过大数据手艺、野生智能手艺等，提炼实在存在的量刑纪律和共鸣，用于指点量刑；三是两者相互借力，互相考证，互相校订，交融量刑实际与理论，进步量刑倡议的公平性和可猜测性，完成“同案同判、类案类判”。

　　以罪名为中心，供给全笼盖检索。刑事法令法例库包罗刑事、刑事诉讼法、监察法；立法注释、司法注释、部分规章宁静周知卡全套、行政法例、各省量刑指点定见施行细则；最高法院指点案例、最高查察院指点案例、群众法院公报、刑事审讯参考、群众司法等司法概念；证据规格。

　　同理，对个罪量刑出发点的准确化，在量刑标准化的条件下，也能够按照司法大数据归结总结审讯理论中的量刑纪律停止肯定。

　　当前，关于量刑标准化变革的法令文件不竭完美，因其专业性而日益庞大。这起首请求量刑公平与精准的变革与探究，必需安身于量刑标准化的普通实际与请求。

　　量刑情节是科罚裁量的独一根据。小包公在量刑情节的提炼上，已做到“全笼盖式”、“无死角式”的立法化、构造化、静态化水平。

　　量刑模子是构建在量刑参数之上；量刑精准，也必需依靠量刑参数如量刑出发点、减轻惩罚的下限、特定量刑情节科罚调理比例等精精确定宁静周知卡全套。但此种精准其实不克不及“率性”设置，必需合规有据。因而，在服从量刑指点定见的根底上，小包公以近万万份刑事裁判文书之司法大数据为工具，停止大数据发掘阐发加以肯定。

　　比方，若上海地域偷盗数额2000元的案件量刑出发点为拘役4个月，若此中具有扒窃情节的案例的宣布刑散布的峰值集合于拘役5个月，则可将此类案件的量刑情节“扒窃”的科罚增长量肯定为增长基准刑1个月（详细请参考图5）。云云，在过滤掉此中无关身分的状况下，分离上海《量刑细则》的划定，小包公将“扒窃”这一量刑情节的凡是调理比例肯定为17%；固然，跟着案例的变革，体系自我进修后，会对这一比例值进动作态调解。由此，完成了实证的精准性和灵敏性性。

　　为此，小包公设想实证猜测模子。该模子安身于司法大数据，经由过程大数据手艺停止挑选，发掘出某特定个罪在特定地域的案例数据，智能提取司法理论中的量刑成果减肥小常识图片配图，由此将这一成果中的量刑纪律转换为量刑身分的精准值，在标准条件之下消弭标准上的繁复式定性，真正完成“治病”。

　　肯定量刑出发点以后，应按照案件的情节肯定宣布刑。宣布刑应按照大数据实证化所肯定的算法根底提出，综合全案状况，分离推送类案中所提取的刑期散布，对实际刑期停止恰当改正。

　　比方，以广东省的交通闯祸罪，灭亡1人、局部义务、为躲避法令追查而逃离变乱现场为治罪出发点，广东省量刑指点定见施行细则的划定为“交通运输闯祸后逃逸大概有其他出格卑劣情节的，能够在三年至五年有期徒刑幅度内肯定量刑出发点。”其关于治罪出发点的划定较为笼统，差异较大，难以肯定精准的量刑出发点。起首，小包公数据体系撑持经由过程输入包罗该出发点的治罪情节和量刑情节，能够挑选出单一标签、单一被告、单一罪名的类案。其次，经由过程数据阐发划定规矩读取在不异情节下，过往刑期几率最大值为36个月，体系将对该案件刑期停止读取。最初，在此前提的根底长进行量刑情节的逐渐删减，并顺次记载刑期几率最大值，通线性回归阐发的方法将不怜悯节的几率最大值停止阐发，得出基准刑刑期与量刑情节的调理比例。为避免体系运算过程当中不成制止的破绽，小包公背景数据体系还引入了体系预警机制，体系主动运算的保举值若离开法令、司法注释、处所施行细则的限定，将会进入二次考核。别的，删选案例前提由案例可视化数据供给参考，保举由呈现频次较高的治罪情节和量刑情节停止阐发，以确保大数据阐发的数据量（详细见下图6、7）。

　　比方，已决刑事案件中的“闯祸后为躲避法令追查减肥小常识图片配图，教唆别人顶替，予以酌情从重惩罚，从重惩罚”“本案门路交通变乱另致一人重伤、多车受损，量刑时裁夺从重惩罚，从重惩罚”，等等（见图2）。

　　2020年4月10日晚，周光权传授在“部落学院”做题为“量刑何故更精准”的在线讲座时，直截了当地指出我国当下量刑“痛点”：一是，量刑历来就庞大，但不断被低估；许多人以为只需有一点实务经历就可以够了，但实在这类觉得一定牢靠。二是，量刑不是估堆，更不是摸六合彩；理论中量刑辩解在必然水平上是“碰命运”。三是，在认罪认罚法式一起高歌大进的过程当中，更应对量刑的庞大性连结警觉。继而，周光权传授次要阐发了四个方面的成绩：一是量刑成绩有多主要；二是量刑不妥有多严峻；三是量刑精准化有多庞大；四是量刑的共性成绩有哪些。

　　（1）“穷尽”在个案中能够呈现的量刑情节，并对其停止分类，从而订定出对应个罪的各省量刑情节表，即存在几种详细个罪，就存在几张量刑情节表。

　　[1] 戴长林：“量刑办法及其使用”，《法令合用》，2009年第8期，第6页。返回搜狐，检察更多

　　建构多维度、可拆分刑事文书查询体系；每次猜测，按照提取罪名、情节只能推送同地域减肥小常识图片配图、同前提的前10个类案，极大减少了全网检索的工夫，完成高精准类案推送。

　　四是常识可视化：将输入案情和量刑常识，停止类似度深度关缔姻配，并统计和输入有关罪名、法条、科罚品种、量刑情节等，并以可视化图表展现。

　　严守罚金刑法定范畴宁静周知卡全套，智能推演罚金刑司法合用大数据，科学猜测个案罚金刑合用数额，从而满充足刑精准请求。

　　起首，依规肯定量刑出发点。在最高法和各地《量刑指点定见》种，划定了常见立功的量刑出发点；这一划定保证量刑同一的根底，对十分见罪名也具有指引感化。固然，这一同点表示为必然幅度，还需用实证的方法予以肯定化。

　　体系确认了认罪认罚从宽情节属性，并将其根据4个阶段停止精密化分类，为控辩单方量刑协商供给可视化、可量化、可施行的根据及成果。

　　小包公严厉遵照量刑标准化道理，构建量刑的实际模子，并设想、测试并考证实际猜测量刑的牢靠性。借此，更有助于完成量刑尺度的同一化，更好地避免量刑不服衡和量刑各地的差同化等成绩。并且，经由过程实际猜测模子，不只能够极大地束缚司法职员烦琐的非中心使命，使其更专注于量刑之中心事情；同时，能够逾越传统的经历式量刑做法，停止量刑估堆式操纵。

　　颠末深化论证和大数据推演，探究出完成数罪并罚“酌情决议施行的刑期”的最优途径，完成对并罚成果的精准测算。