服刑期间

摘要： 两高两部关于罪犯在服刑期间又犯新罪的诉讼程序规定得比较具体,但却对服刑期间发现漏罪的程序处理没有具体规定,司法实践中就会遇到一些具体的程序性难题,本文对这些难题进行了部分的归纳与探讨,也希望有关部门能尽早出台相关司法解释.

摘要： "这个世界,最公平的是太阳,二十四小时,从不间断,明亮温暖,阳光普照。"—《阳光普照》叛逆少年阿和(巫建和饰)与家人不睦,行差踏错入了少管所。服刑期间,阿和优秀的大哥阿豪(许光汉饰)突然自杀,家中蒙此大难,令阿和洗心革面,出狱后生活走上正轨,岂料曾经一同犯罪的损友菜头(刘冠廷饰)又上门威胁。

摘要： 罪犯在服刑期间被发现在审判时还存在没有被评价过的其他犯罪行为,对于被遗漏的犯罪行为是否需要启动新的强制措施进行追溯,是否需要侦查机关向有管辖权的检察院重新提请批准逮捕,该问题现存在较大争议。本文围绕该问题,从刑事诉讼法相关理论着手,并结合相关司法实践逐一进行剖析。

摘要： 罪犯在服刑期间被发现在审判时还存在没有被评价过的其他犯罪行为,对于被遗漏的犯罪行为是否需要启动新的强制措施进行追溯,是否需要侦查机关向有管辖权的检察院重新提请批准逮捕,该问题现存在较大争议.本文围绕该问题,从刑事诉讼法相关理论着手,并结合相关司法实践逐一进行剖析.

摘要： 近日，浙江嘉兴一名女子因开赌场而被判刑6个月。刑满出狱后该女子第一时间给抓她的民警送去一面锦旗，表示感谢。原因是服刑期间该女子成功减肥30余斤，血压也正常了，她还承诺不再赚取不法之财。

摘要： 2017年初，我收到一封读者的来信。那是一个叫做刘洋的在押犯人写来的，信不长，只有六百余字，讲述他在天津一所监狱服刑期间与女友保持通信联络的事。字写得一笔一划很工整，却是满纸繁体，让我有些凉讶。现如今在纸上写信的人少了，用繁体字书写的人就更少了，更不用说是一个重刑犯用这种方式给我们写信。

摘要： 《北京青年报》2018年6月7日刊发张培元的文章：48岁的杂志社总编辑志高（化名）因醉驾被判拘役4个月，在武汉江岸区看守所服刑期间，他写下2000字的《现身说法悔过书》，希望用亲身经历和对此事的认知变化启发更多人。

摘要： 河南省开封市新区机关事务管理局原副主任科员宋某因刑事犯罪被判5年，服刑期间工资和住房公积金均正常发放。

摘要： 一、再犯危险与矫正需求的概念界定与测量研究（一）再犯危险与矫正需求的概念再犯危险是罪犯在狱内服刑期间或者出狱后再次犯罪的可能性。导致罪犯再犯危险的原因是复杂多样的,往往是社会、生理、心理等因素相互作用的结果。值得注意的是,这些因素导致再犯危险是由罪犯个体所决定的,不同的因素对不同的罪犯个体发挥的作用是不同的。研究再犯危险既需要从犯罪的整体现象入手,更需要从个案特性进行分析,通过对导致再犯危险的各种因素筛查比对,寻找导致发生再次犯罪的关键因子。

摘要： 近日，贵港市检察院微信公众号平台收到昵称为“馒头”的粉丝留言，称该市某监狱克扣其服刑期间的经济奖励。该院检察官调查后，针对该监狱在经济奖励发放方面，存在告知和领取制度不规范等情形发出检察建议，同时将反馈及时公布在公众号，赢得了粉丝的点赞。

摘要： 本发明涉及一种刑事案件情节对刑期影响比例的测算方法及装置，其中方法包括以下步骤：构建检索数据库；进行标签转化，得到标签集；根据标签集在检索数据库中进行相似案例文书检索、数据清洗，得到第一相似案例文书集；提取刑期，计算得到第一平均刑期；选定待测算的量刑情节对应的标签，将选定的标签从标签集中排除，再根据排除后的标签集在检索数据库中进行相似案例文书检索，再次进行数据清洗、提取刑期，计算得到第二平均刑期；根据第一平均刑期和第二平均刑期计算待测算的量刑情节对刑期的影响比例。本发明通过注重刑事案件的相似程度及大数据分析贯彻刑罚裁量权的规范性及宽严相济的刑事政策的落实，有利于实现法律的公正性。

摘要： 本发明公开了一种基于BERT并融合可区分属性特征的刑事案件刑期预测方法，包括：Step1、对语料抽取实验所需案例描述和标签，作为实验数据；并对数据进行清洗、预处理、词向量预训练操作；Step2、利用带注意力机制的双层LSTM从预训练的案例描述中获得可区分属性特征；Step3、对仅做清洗的实验数据通过BERT模型获得局部重要信息特征；Step4、将Step2步骤中获得的可区分属性特征与Step3步骤获得的局部重要信息特征进行拼接，然后在BERT模型的下游通过softmax分类器进而得到刑期预测的模型。本发明可以有效地用于刑期预测。

摘要： 本发明涉及一种基于案由刑期统计特征的联合刑期预测方法和系统。该方法包括：从训练集中提取各案由的刑期，分案由统计各个案由的刑期特征，生成案由刑期特征数据；根据案由刑期特征数据生成刑期的所有衍生特征，从训练集的非刑期特征中构造非刑期因素的衍生特征；以刑期的衍生特征为目标，非刑期因素的衍生特征为输入，训练多任务刑期预测模型，并以多任务刑期预测模型预测的刑期的衍生特征为输入，实际刑期为输出，训练多阶段刑期预测模型；将预测请求输入训练完成的模型，得到刑期预测结果。本发明根据多类统计特征从刑期预测样本集计算多种衍生特征，并通过多任务模型训练和多阶段模型训练以实现刑期及与刑期相关的多个衍生特征的联合预测的效果。

摘要： 本发明公开一种融入辅助知识进行刑期预测的方法，方法首先抽取法律文书样例数据集中事实描述、涉案法条和刑期结果，并针对法律文书样例数据集分布不均匀的问题，对法律文书样例数据集中样例较少的种类进行数据补充；接着将抽取的涉案法条作为辅助知识和事实描述部分进行融合，并根据刑期结果设置预测标签；然后进行数据增强处理，以去除噪音数据；最后搭建ERNIE_DPCNN混合网络模型，对模型进行训练、校验和评估，并实现对刑期的预测。本发明不仅解决了数据集分布不均匀影响刑期预测结果的问题，还提高了刑期预测的便捷性、准确性和高效性。

摘要： 本发明属于智慧司法技术领域，公开一种基于回归概念格的案件刑期预测方法及系统，包括：步骤1：基于案件背景进行案件建模，得出案件背景矩阵；步骤2：在案件背景矩阵的基础上，利用形式概念分析领域中概念格技术，完成案件罪名分类；步骤3：结合得出的案件背景矩阵和案件罪名类型，针对对应罪名类型下的案件，构建Elastic‑net回归模型，预测对应罪名类型下的案件的刑期。本发明针对不同的判案场景，根据案件词汇的重要程度，建立案件特征词典，得出的案件背景矩阵的适应能力和对案件的描述能力更强。

摘要： 本发明属于司法审判技术领域，具体为一种基于深度学习技术的减刑刑期预测方法。本发明基于文档分类的阶层注意力网络，设计多文档减刑预测模型，该模型根据减刑文书的主要内容，并迁移联合犯罪文书、法条依据的内容，更好地预测识别减刑案件的刑期，具体步骤包括：收集数据和预处理；通过文本编码器编码多文档的向量；减刑刑期分布的确定。本发明方法可以满足对减刑刑期更加精确的预测需求。

摘要： 本公开的基于贝叶斯网络的刑期预测方法，通过包括：对已审裁判文书数据进行预处理；利用预处理的已审裁判文书数据进行贝叶斯网络结构学习，得到已审裁判文书法律要素样本集和贝叶斯网络结构；采用极大似然估计法从所述已审裁判文书法律要素样本集进行贝叶斯网络结构参数学习，得到贝叶斯网络刑期预测模型；将未审裁判文书数据输入到贝叶斯网络刑期预测模型，输出刑期预测结果。能够在不确定或不完善的信息条件下，利用诊断推理识别刑期(量刑)重要因素，给出刑期依据和解释，刑期预测模型和刑期预测结果的可解释性强，从裁判文书数据中学习贝叶斯网络结构，克服了专家构建贝叶斯网络的主观性，提高了刑期的准确性，减少搜索空间，提高学习速度。

摘要： 本发明涉及一种刑事案件情节对刑期影响比例的测算方法及装置，其中方法包括以下步骤：构建检索数据库；进行标签转化，得到标签集；根据标签集在检索数据库中进行相似案例文书检索、数据清洗，得到第一相似案例文书集；提取刑期，计算得到第一平均刑期；选定待测算的量刑情节对应的标签，将选定的标签从标签集中排除，再根据排除后的标签集在检索数据库中进行相似案例文书检索，再次进行数据清洗、提取刑期，计算得到第二平均刑期；根据第一平均刑期和第二平均刑期计算待测算的量刑情节对刑期的影响比例。本发明通过注重刑事案件的相似程度及大数据分析贯彻刑罚裁量权的规范性及宽严相济的刑事政策的落实，有利于实现法律的公正性。

摘要： 本发明公开了一种刑期预测方法、装置、存储介质及电子设备。其中，该方法基于案件的案情文书中包含的各个关键要素，利用已训练的刑期预测模型预测案件的刑期，从而为法官确定该案件的刑期提供了依据，降低了确定案件的刑期的复杂度，也减少了由于搜索相似案件来确定刑期所需耗费的大量人力资源。

摘要： 本发明公开了一种刑期预测方法、装置、存储介质及设备，获取目标案情信息，先根据法条款项与目标案情信息的适配度，确定目标款项，然后根据刑期与所确定的目标款项的适配度，确定目标刑期。由于法条款项与目标案情信息的适配度体现的是法条款项适用于目标案情信息的程度，刑期与所确定的目标款项的适配度体现的是刑期适用于目标款项的程度，其相当于对司法审判逻辑的模拟，因而具有司法解释性，而且，本申请的刑期预测方法的准确率与基于神经网络的刑期预测方法的准确率相当，也就是说，基本申请方案，实现了在保证预测准确性的基础上使得刑期预测过程具有司法解释性，提高了刑期预测的实用性。