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最高法院裁判書的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包
最高法院裁判書的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦邱忠義寫的 刑法通則新論(五版) 和陳聰富的 民法總則（四版）都 可以從中找到所需的評價。
另外網站「保險藏錢」破功最高法院新見解：欠債欠稅，小心保單被解約也說明：保險契約縱經終止，對上訴人二人之基本生活之影響甚微，」判決書上寫。 這則判決在保險業務員圈引起軒然大波。因為法官引用去年底最高法院的新見解，未來 ...
這兩本書分別來自元照出版 和元照出版所出版 。
東吳大學 巨量資料管理學院碩士學位學程 吳政隆所指導 史軒慈的 刑事判決書之多重標籤辨識_以沒收物為例 （2021），提出最高法院裁判書關鍵因素是什麼，來自於刑事判決、沒收、文字探勘、機器學習、多標籤分類。
而第二篇論文國立政治大學 資訊科學系 劉昭麟所指導 鄭禔雍的 應用機器學習技術於中文裁判書之要旨抽取 （2020），提出因為有 裁判書要旨抽取、法律科技應用、深度學習、機器學習、自動文本摘要的重點而找出了 最高法院裁判書的解答。
最後網站中華職業棒球大聯盟 - 台灣棒球維基館則補充：聯盟目前設置三大部門推賽務（賽程推行、場務、裁判及競技組）與宣傳推廣（國際 ... 2004年12月：1996年起纏訟長達八年之久的職棒簽賭案，在高等法院宣判後落幕。
刑法通則新論(五版)
為了解決最高法院裁判書 的問題，作者邱忠義 這樣論述：
刑法可謂實質之憲法，本書乃注入正當法律程序、雙重危險、比例原則等概念，並將刑法與刑事訴訟法相連結，使修習刑法者進一步了解刑法在實質及程序正義上之重要角色，俾助於「罪與罰」論證過程中之論證方向正確性。 又本書結合傳統教科書及坊間講義之優點，定位為實用的「工具書」，以圖文並茂方式提綱挈領地呈現關於罪與罰之各家學說、實務及立法之最新趨勢，同時亦針對新興議題加以介紹，去蕪存菁，並適時輔以表格、體系圖等以解析各項論點，且於各爭議問題後舉以實例，幫助讀者吸收且融會貫通，即使再複雜之爭議性問題，亦能一目瞭然，迎刃而解，並能有效節省讀者於時間、精力與勞費上不必要之虛耗。是一本極適
合入門導讀與進階深究之教科書，相當符合在學、準備國家考試或實際訴訟需求者所需。 研讀本書後，對於刑事實體法乃至於程序法的觀念，將有啟發性的全新思考。作者基於數十年擔任檢察官、法官及教學的經驗，也將實務操作的「know how」注入書中，提供了實際打官司時應如何主張及抗辯的關鍵性指引，即使讀者並非法律人，也能輕鬆瞭解並保護自己的權益，避免不必要的訴訟耽誤。
刑事判決書之多重標籤辨識_以沒收物為例
為了解決最高法院裁判書 的問題，作者史軒慈 這樣論述：
犯罪或犯法下，法官須審慎審理沒收之相關證據，因此相關沒收物研究被法學界廣泛探討，包括賦予沒收程序獨立性及第三人參與沒收程序之實踐，均顯示沒收議題受到法學界格外的重視。在沒收制度日漸完善時，掌握法院實際宣告沒收之種類分布將能更了解趨勢變化，除可協助立法者制定法律外，亦可提供外界了解沒收制度實際運作之情況。為了使人工智慧技術能夠自動化辨識沒收物之分布情形，降低以人工方式進行判讀時，耗費之人力及時間成本。本研究之目的為建立自動化沒收辨識模型，能快速且準確辨識沒收物之多標籤類別，提供各界對於沒收資訊之需求，以利後續法條修正或裁量。本研究以刑事第一審判決書為主要實驗數據，根據現行法條規範將沒收物分為違
禁物、犯罪工具及犯罪所得三種類別，並進行多重標籤辨識。本研究將採用TF-IDF及Word2Vec演算法作為特徵萃取演算法，搭配隨機森林分類器進行訓練與辨識。實驗結果顯示，所採用TF-IDF特徵法及隨機森林分類器下，在僅依據判決書中所提及沒收字詞之句子時，可獲得最佳的辨識效果，以案件沒收為任務時，Micro F1 分數可高達96.1977%，被告沒收為任務時，Micro F1分數亦高達96.0950%。
民法總則（四版）
為了解決最高法院裁判書 的問題，作者陳聰富 這樣論述：
希望藉由法院實務判決的案例，闡釋法律概念的精義，演繹實際案例的應用，期使讀者得以了解民法總則規定的體系架構與重要觀念。為節省篇幅，放棄鉅細靡遺的教科書書寫方式，對於實務上極少應用的名詞解釋，及理論上不具重要性的概念，一概略而不論。在章節編排上，本書注意到文本前後敘述的流暢性，力求減少讀者閱讀上的障礙。 以法院裁判的實務案例為主要素材，兼採歐洲民法新近發佈文件（如DCFR及PECL）的規定，展現臺灣法院及外國法制的最新發展趨勢。因資料繁多，案例豐富，本書內容密度較高，需要讀者慢讀、細讀、慎思而明辨之。 本次修訂，增加甚多篇幅，包含案例分析、效果意思與表示意思的意義與作用、
債權物權化、法律行為的原因、無因債權契約、單方錯誤與雙方錯誤、侵權行為損害賠償的消滅時效、及當事人進行協商的時效不完成等，以饗讀者。
應用機器學習技術於中文裁判書之要旨抽取
為了解決最高法院裁判書 的問題，作者鄭禔雍 這樣論述：
法律用語中之『裁判』，依刑事訴訟法第220條規定：「裁判，除依本法應已判決行之者外，以裁定之」。主要依形式區分為『裁定』與『判決』兩類，而就裁定與判決事項所下判斷之裁定書與判決書，合稱『裁判書』。裁判書為法律工作者或訴訟相關人士在處理法律問題時的重要參考資料，包含著法院對於特定法律問題的見解。然而，裁判書中亦包含著大量無法適用於其他類型案件之資訊，故常需花費大量時間精讀。若能透過閱讀專業法律工作者所製作具有參考價值之『裁判要旨』，便能透過裁判要旨快速領略裁判書之摘要與重點。但由於製作裁判要旨亦需花費大量時間、精力，故大部分裁判書目前仍不具有人工製作之裁判要旨。在法院所製作之裁判要旨中，多為節
錄原先裁判書內文中之敘述，故應適用於機器學習之抽取式自動文本摘要技術。若能透過此一技術輔助法律工作者製作裁判書之裁判要旨，應能進一步提升製作裁判書要旨之效率。本研究將抽取式自動文本摘要視為二元分類任務，使用深度神經網路搭建分類模型，進行了不同上下文長度實驗、不同嵌入模型實驗、加入不同特徵實驗、不同深度神經網路的實驗，最終發現在使用BiLSTM和BiGRU作為模型中深度神經網路結構的實驗效果最佳，最後更通過使用bagging的投票機制進一步提升模型分類效果。由於裁判書中要旨遠比非要旨敘述來得更少，故資料類別比例十分失衡。在這樣的情況下，本研究所提出的模型在地方法院裁判書資料集中F1之分數可達0.
547、高等法院裁判書資料集中F1之分數可達0.492、最高法院裁判書資料集中F1之分數可達0.576，可證實分類模型有確實學習到如何抽取裁判書中的裁判要旨。