法律和人工智能：开发计算方法的经验，用于分析和评估立法和执法实践的质变（使用俄罗斯联邦行政犯罪法典第20.4条的例子）

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注解: 本研究的主题是由于2011年引入俄罗斯联邦行政犯罪法典第20.4条"违反消防安全要求"的新版本而在执法实践中发生的变化。 本文介绍了为开发和测试基于智能分析和机器学习的高性能软件包而进行的计算实验的结果，该软件包提高了对与立法对执法实践影响相关的法律现 为了解决研究问题，气体"正义"的数据用于根据俄罗斯联邦2010-2017行政法典第20.4条关于实施行政处罚的56.5千项决定。 从决议的文本中提取必要的数据并对其进行因子分解，来自JSON的数据通过MapReduce范式中的算法进行因子分解和学习模型转换。 作为机器学习的结果，获得了"决策树"。 "决策树"显示，自2011年中期以来，司法实践有了质的改善，变得更加统一和合乎逻辑，在实施行政处罚时，法院开始以案件的典型情况为指导。 对俄罗斯联邦行政法典第20.4条的更有效修订使得在中期内可以加强实施消防安全正式要求的合法性，将2012年至2017年的案件数量减少10倍以上。 基于"决策树"类型的机器学习技术分析和评估立法和执法实践质变的方法的工作版本得到了经验证实。

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