Mô hình hóa luật hình sự việt nam

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

———————————–

ĐÀO QUỐC TUẤN

MÔ HÌNH HOÁ LUẬT HÌNH SỰ VIỆT NAM

Chuyên ngành: Khoa Học Máy Tính

Mã số: 8.48.01.01

LUẬN VĂN THẠC SĨ

TP. HỒ CHÍ MINH, tháng 02 năm 2023

CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐHQG-HCM

Cán bộ hướng dẫn khoa học 1: PGS. TS Đặng Trần Khánh

Cán bộ hướng dẫn khoa học 2: PGS. TS Lê Hồng Trang

Cán bộ chấm nhận xét 1: TS. Đặng Trần Trí

Cán bộ chấm nhận xét 2: PGS.TS Nguyễn Tuấn Đăng

Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp.

HCM ngày 07 tháng 02 năm 2023.

Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm:

1. Chủ Tịch: PGS.TS Trần Minh Quang

2. Thư Ký: TS. Phan Trọng Nhân

3. GV Phản Biện 1: TS. Đặng Trần Trí

4. GV Phản Biện 2: PGS.TS Nguyễn Tuấn Đăng

5. Ủy Viên: TS. Nguyễn Thị Ái Thảo

Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV và Trưởng Khoa quản lý

chuyên ngành sau khi luận văn đã được sửa chữa (nếu có).

CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƯỞNG KHOA

KHOA HỌC VÀ KỸ THUẬT MÁY TÍNH

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

Độc lập - Tự do - Hạnh phúc

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

Họ tên học viên: Đào Quốc Tuấn MSHV: 1970598

Ngày, tháng, năm sinh: 21/09/1983 Nơi sinh: TP.HCM

Chuyên ngành: Khoa Học Máy Tính Mã số : 8480101

I. TÊN ĐỀ TÀI:

- Mô hình hóa luật hình sự Việt Nam / Modelling the Vietnam Criminal Code

II. NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:

- Tìm hiểu bộ luật hình sự Việt Nam.

- Đề xuất phương pháp xây dựng mô hình dựa vào bản thể cơ sở và bản thể luật cho đặc

trưng của luật Việt Nam.

- Tìm hiểu các kỹ thuật để áp dụng vào phương pháp đề xuất và hiện thực dựa trên bộ luật

hình sự Việt Nam 2015, luật sửa đổi bổ sung 2017.

III. NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : 20/01/2022

IV. NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 07/02/2023

V. CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: PGS. TS Đặng Trần Khánh, PGS. TS Lê Hồng Trang

Tp. HCM, ngày . . . . tháng .. . . năm 2023

CÁN BỘ HƯỚNG DẪN I CÁN BỘ HƯỚNG DẪN II

(Họ tên và chữ ký) (Họ tên và chữ ký)

HỘI ĐỒNG NGÀNH

(Họ tên và chữ ký)

PGS. TS Đặng Trần Khánh PGS. TS Lê Hồng Trang

TRƯỞNG KHOA KHOA HỌC VÀ KỸ THUẬT MÁY TÍNH

(Họ tên và chữ ký)

Lời cám ơn

Đầu tiên, tôi xin được bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới PGS. TS. Đặng Trần

Khánh, người đã hướng dẫn tôi trong suốt quá trình thực hiện luận văn cũng

như đề cương. Nhờ có những hướng dẫn và góp ý của thầy đã hỗ trợ tôi thực

hiện nghiên cứu của mình, hoàn thành tốt luận văn và bài báo cáo tại hội nghị

IMCOM 2023. Thầy đã cho tôi nhiều ý kiến đóng góp hữu ích và tạo cơ hội để

tôi tham dự một số hội nghị, hội thảo cũng như là tạo điều kiện cho tôi được

tham gia đóng góp vào dự án cấp Bộ hợp tác với trường Đại Học Luật Thành

Phố Hồ Chí Minh để tạo kết nối với các chuyên gia pháp lý có thể hỗ trợ cho

nghiên cứu của tôi.

Xin được gửi lời cảm ơn chân thành đến PGS. TS. Nguyễn Thị Phương Hoa

- Trưởng khoa Luật Hình Sự - Đại Học Luật Thành Phố Hồ Chí Minh đã hỗ

trợ, tư vần về những kiến thức chuyên ngành Luật cũng như góp ý, đánh giá kết

quả nghiên cứu mà tôi đã thực hiện.

Xin cảm ơn thầy đồng hướng dẫn luận văn của tôi, PGS. TS. Lê Hồng Trang

vì sự hỗ trợ của thầy trong quá trình nghiên cứu của tôi. Bên cạnh đó, tôi cũng

xin được gửi lời cảm ơn đến quý thầy cô khoa Khoa học và Kỹ thuật máy tính

đã truyền thụ những kiến thức, kinh nghiệm quý báu cho tôi trong hơn hai năm

qua. Cuối cùng, tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến gia đình và bạn bè, những

người đã luôn động viên, ủng hộ tôi trong suốt thời gian học cao học.

Thành phố Hồ Chí Minh, 02/2023

Đào Quốc Tuấn

i

Tóm tắt

Mục đích của đề tài nghiên cứu là đề xuất một phương pháp để có thể mô hình

hóa được bộ luật hình sự Việt Nam nhằm để phục vụ cho các hệ thống hỗ trợ

ra quyết định pháp luật hoặc các hệ thống lập luận pháp lý. Phương pháp được

để xuất là sử dụng bản thể học (Ontology) được xây dựng dựa vào ngôn ngữ

OWL-DL trích xuất từ bộ luật hình sự Việt Nam. Các mối quan hệ luận lý sẽ

được định nghĩa dưới dạng luật bằng ngôn ngữ SWRL. Trong thực tế, việc xây

dựng các Ontology trong lĩnh vực pháp luật là một nhiệm vụ khó khăn và phức

tạp do tính chất riêng biệt của ngành luật. Luận văn tiếp cận chiến lược phân

tích từ trung tâm (middle-out). Đây là phương pháp kết hợp từ hai chiến lược

phổ thông là: phân tích trừ trên xuống (top-down) và chiến lược phân tích từ

dưới lên (bottom-up). Ontology sau khi được xây dựng sẽ trở thành một thành

phần trong một hệ thống lý luận pháp lý. Đây là một hệ thống thông minh có

khả năng đưa ra những phân tích, đánh giá, cũng như là kiểm tra các hành vi

có yếu tố pháp lý. Hệ thống này cũng sẽ là một công cụ hỗ trợ đắc lực cho các

chuyên gia pháp luật, các chuyên gia lập pháp hoặc chính phủ trong thời đại

công nghiệp 4.0 kéo theo sự phát triển nhanh chóng và mạnh mẽ của tội phạm

công nghệ cao cũng như là các hành vi mới xuất hiện trong thời đại mới. Hỗ trợ

kịp thời cho chính phủ nhanh chóng kiểm tra đánh giá luật đối với tình hình

kinh tế xã hội ngày nay. Phương pháp được xây dựng dựa vào nền tảng và đặc

trưng của bộ luật hình sự Việt Nam, bên cạnh đó nghiên cứu của luận văn cũng

hy vọng sẽ áp dụng mở rộng đối với các bộ luật khác của Việt Nam và các bộ

luật trên thế giới trong tương lai.

ii

Abstract

The main purpose of this thesis is to develop a method to model the criminal

code of the Vietnamese Assembly by its essence to serve a legal reasoning￾able expert system. Ontology incorporates a hierarchical structure and supports

logical reasoning, which can reduce semantic ambiguities and extract implied

semantic information. The ontology is based on Description Logics Semantic

Web Ontology Language (OWL-DL) extracted from the Vietnamese Penal Code.

Logical relationships will be defined as rules in the Semantic Web Rule Language

(SWRL) language. In fact, building well-founded legal domain ontologies is

considered a difficult and complex process due to the complexity of the legal

domain. This study approaches the middle-out strategy. It is composed of two

complementary strategies: top-down and bottom-up. Moreover, the model will

be used as a component in a legal reasoning-able expert system. The reasoning￾able system is a smart system that is able to provide critical analytical, and

evaluation for checking and evaluating an act whether it is legitimate. The

system also supported the purposes of legal reasoning and law-making in the

Fourth Industrial Revolution which causes the rapid development of quantity

and quality high-tech crime, and new criminal minds. All are being analyzed

and built on the basis of Vietnam Law characteristics, but also expected to be

able to apply in other countries in the World.

iii

Lời cam đoan

Tôi là Đào Quốc Tuấn học viên cao học khoa Khoa Học và Kỹ Thuật Máy

Tính, Đại học Bách Khoa TP. HCM, MSHV 1970598. Tôi xin cam đoan rằng

luận văn thạc sĩ "Mô hình hoá luật hình sự Việt Nam" là kết quả tìm hiểu,

nghiên cứu độc lập của chính bản thân. Tôi xin cam đoan:

1. Luận văn được thực hiện cho mục đích tìm hiểu và nghiên cứu ở bậc cao

học.

2. Các công trình, bài báo tham khảo để xây dựng nên luận văn này đều được

trích dẫn, tham khảo. Tất cả các tài liệu được trích dẫn và có tính kế thừa

từ các tạp chí và các công trình nghiên cứu đã được công bố.

3. Những công cụ, phần mềm cho quá trình thực hiện luận văn đều là phần

mềm mã nguồn mở.

4. Hình ảnh và số liệu được trích dẫn nguồn tham khảo rõ ràng.

5. Kết quả nghiên cứu được trình bày trung thực dựa trên những xem xét và

đánh giá của các chuyên gia trong ngành luật.

TP. Hồ Chí Minh, Ngày 07 Tháng 02 Năm 2023

Học viên

Đào Quốc Tuấn

iv

Mục lục

1 Giới thiệu 1

1.1 Mở đầu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1

1.2 Bố cục của luận văn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2

2 Cơ sở lý thuyết 4

2.1 Tổng quan về tội phạm trong thời đại công nghiệp 4.0 . . . . . . . . . . 4

2.2 Tội phạm công nghệ cao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5

2.2.1 Phishing Attack . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5

2.2.2 Dolphin Attack . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

2.2.3 Tấn công lỗ hổng bảo mật của hệ thống . . . . . . . . . . . . . 9

2.2.4 Trojan Attack . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

2.2.5 Man-in-the-Middle (MitM) Attacks . . . . . . . . . . . . . . . . 11

2.2.6 Tấn công từ chối dịch vụ phân tán (Distributed Denial-Of-Service

Attack) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

2.2.7 Ransomware . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

2.2.8 Tuyên truyền, phổ biến nội dung vi phạm pháp luật trên không

gian internet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

2.2.9 Xâm phạm thông tin riêng tư . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

2.2.10 Deepfakes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

2.2.11 Robot . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

2.2.12 Blockchain và hợp đồng thông minh . . . . . . . . . . . . . . . . 24

2.3 Khái quát hệ thống pháp luật Việt Nam . . . . . . . . . . . . . . . . . 26

2.3.1 Nguồn gốc và đặc điểm của luật pháp Việt Nam . . . . . . . . . 26

2.3.2 So sánh với các hệ thống luật pháp khác trên Thế Giới . . . . . 28

2.4 Ontology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

2.4.1 Khái niệm về Ontology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

2.4.2 Phân loại . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

2.4.3 Tiêu chí của Ontology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33

2.4.4 Các thành phần trong Ontology . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34

2.4.5 Vai trò và ứng dụng của các Ontology ngành luật . . . . . . . . 36

2.4.6 Các Ontology trong lĩnh vực pháp luật . . . . . . . . . . . . . . 38

2.5 Các phương pháp luận để xây dựng Ontology . . . . . . . . . . . . . . 45

v

MỤC LỤC

2.5.1 Uschold . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45

2.5.2 Phương pháp tiếp cận có hệ thống để xây dựng ontology (SABiO) 47

2.6 Các công cụ và môi trường để xây dựng Ontology . . . . . . . . . . . . 49

2.6.1 Protégé . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49

2.6.2 OntoUML Lightweight Editor (OLED) . . . . . . . . . . . . . . 50

2.7 Các ngôn ngữ và hình thức . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50

2.7.1 RDF và RDF Schema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

2.7.2 OWL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

2.7.3 Description Logics (DL) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52

2.7.4 SWRL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55

2.8 Các quy trình để xây dựng Ontology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56

2.8.1 Học Ontology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56

2.8.2 Sử dụng lại Ontology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58

2.8.3 Module hoá Ontology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59

2.8.4 Đánh giá Ontology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60

2.9 Hệ thống dựa trên cơ sở các tập luật của pháp luật . . . . . . . . . . . 64

2.9.1 Đánh giá các hệ thống dựa trên cơ sở tập luật . . . . . . . . . . 65

2.9.2 Các phương pháp xây dựng tập luật . . . . . . . . . . . . . . . 66

3 Các hướng tiếp cận và công trình liên quan 69

3.1 Bài nghiên cứu - Mô hình hoá luật để dự đoán tìm kiếm [1] . . . . . . . 69

3.2 Bài nghiên cứu - AutoLAW : Hệ thống suy luận dựa trên dự đoán án lệ

[2] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71

3.3 Bài nghiên cứu - CRIKE: Hệ thống khai phá và trích xuất dữ liệu văn

bản luật [3] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72

3.4 Bài nghiên cứu - CLCS: Hệ thống tư vấn pháp luật Trung Quốc dựa vào

Ontology [4] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74

3.5 Bài nghiên cứu - Mô hình hoá Luật hình sự Hàn Quốc bằng Ontology [5] 76

3.6 Bài nghiên cứu - Suy luận các văn bản luật Malawi bằng học máy [6] . 77

4 Phương pháp đề xuất 80

4.1 Phân tích đặc điểm luật . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80

4.2 Mô hình hóa luật dựa vào ontology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81

4.2.1 Xác định nguồn dữ liệu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82

4.2.2 Xây dựng các Ontology module . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83

4.2.3 Từ trên xuống: Mô hình hóa các khái niệm và tái sử dụng . . . 84

4.2.4 Từ dưới lên: Quá trình học Ontology . . . . . . . . . . . . . . . 84

4.2.5 Module Ontology Cấp Cao (UO) . . . . . . . . . . . . . . . . . 89

4.2.6 Module Ontology Lõi (CO) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92

4.2.7 Module Ontology Miền (DO) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98

4.2.8 Tích hợp các module . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98

4.2.9 Đánh giá . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101

4.3 Xây dựng các tập luật bằng SWRL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102

4.4 Mô hình không gian khái niệm (Conceptual Spaces Model) . . . . . . . 102

vi

MỤC LỤC

4.4.1 Mô hình không gian khái niệm trong ngữ cảnh luật . . . . . . . 104

4.5 Hệ chuyên gia pháp lý Việt Nam (VNLES) . . . . . . . . . . . . . . . . 107

4.5.1 Kiến trúc hệ thống . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107

4.5.2 Thảo luận . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111

5 Kết luận 114

5.1 Các kết quả đạt được . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114

5.2 Những hạn chế . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115

5.3 Hướng nghiên cứu tiếp theo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116

Danh mục các công trình khoa học 118

Tài liệu tham khảo 146

vii

Danh sách hình vẽ

2.1 Minh hoạ về cách thức lừa đảo thông qua Email . . . . . . . . . . . . . 6

2.2 Kiến trúc của một hệ thống điều khiển lệnh thoại[7] . . . . . . . . . . . 7

2.3 Minh hoạ về mô hình điều chế âm vực trên đường dẫn tín hiệu của thiết

bị thu giọng nói[7] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

2.4 Cách thức tấn công bằng SQL Injection [8] . . . . . . . . . . . . . . . . 9

2.5 Minh hoạ một cuộc tấn công Trojan để đánh cắp tiền trong tài khoản

ngân hàng của nạn nhân [9] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

2.6 Cách thức tấn công MitM [10] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

2.7 Cách thức tấn công bằng DDOS [11] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

2.8 Vòng đời của một Ransomware . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

2.9 Một giao dịch Bitcoin trên Blockchain . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24

2.10 Mô hình định nghĩa Khái niệm hoá (Conceptualization) [12] . . . . . . 31

2.11 Phân loại ontology theo Guarino [12] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32

2.12 Khái niệm về mức đầu tiên [13] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39

2.13 Hành động, chủ thể cá nhân và tổ chức [13] . . . . . . . . . . . . . . . 40

2.14 Vai trò [13] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40

2.15 Thái độ, mệnh đề, biểu thức [13] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40

2.16 Điều kiện và quy tắc [13] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41

2.17 Mô hình của LRI-Core [14] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43

2.18 Mô hình của UFO-L [15] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44

2.19 Mô hình của Uschold và các cộng sự [16] . . . . . . . . . . . . . . . . . 47

2.20 Quy trình xây dựng Ontology của SABiO [17] . . . . . . . . . . . . . . 48

3.1 Kết quả hiệu suất tìm kiếm của 3 thuật toán. [1] . . . . . . . . . . . . . 70

3.2 Mô hình BERT được điều chỉnh tinh chỉnh hiệu suất tốt hơn so với mô

hình FFNN trên tất cả các chỉ số nhưng có thiên hướng thiên vị đến

các đoạn văn được xuất hiện quá nhiều, trong khi đó mô hình FFNN có

hiệu suất tương đương trên cả các đoạn văn xuất hiện thường xuyên và

không thường xuyên. [2] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71

3.3 Mặc dù cả hai mô hình đều có khả năng dự đoán đoạn văn đúng đắn,

nhưng mô hình BERT vượt trội hơn mô hình FFNN về độ chính xác

Top-k cho tất cả các giá trị của k từ 10 đến 100. [2] . . . . . . . . . . . 72

viii

DANH SÁCH HÌNH VẼ

3.4 Mô hình CRIKE [3] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73

3.5 Mô hình CLCS [4] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75

3.6 Mô hình Ontology theo phân lớp giữa các khái niệm tương đồng [5] . . 77

3.7 Kiến trúc tổng quát của hệ thống suy luận Luật Malawi [6] . . . . . . . 78

4.1 Mô hình tổng quát cho một vụ án hình sự trong luật hình sự Việt Nam 81

4.2 Quá trình học ontology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85

4.3 Quá trình tiền xử lý . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87

4.4 Khái niệm Event được mô hình hoá trong OntoUML . . . . . . . . . . 90

4.5 Khái niệm Event được mô hình hoá trong protégé . . . . . . . . . . . 90

4.6 Khái niệm Situation được mô hình hoá trong protégé . . . . . . . . . 91

4.7 Khái niệm Agent được mô hình hoá bằng OntoUML . . . . . . . . . . 92

4.8 Khái niệm Agent được mô hình hoá trong protégé . . . . . . . . . . . 93

4.9 Khái niệm Intention được mô hình hoá trong protégé . . . . . . . . . 93

4.10 Khái niệm Medium được mô hình hoá trong protégé . . . . . . . . . . 94

4.11 Khái niệm Legal_Source được mô hình hoá trong protégé . . . . . . 95

4.12 Khái niệm Code được mô hình hoá trong protégé . . . . . . . . . . . . 95

4.13 Khái niệm Expression được mô hình hoá trong protégé . . . . . . . . 96

4.14 Khái niệm Process được mô hình hoá trong protégé . . . . . . . . . . 97

4.15 Khái niệm Legal_Event được mô hình hoá trong protégé . . . . . . . 97

4.16 Khái niệm Legal_Role được mô hình hoá trong protégé . . . . . . . . 97

4.17 Khái niệm Criminal_Act được mô hình hoá trong protégé . . . . . . 98

4.18 Khái niệm Intentional_Felony được mô hình hoá trong protégé . . . 99

4.19 Khái niệm Penalty được mô hình hoá trong protégé . . . . . . . . . . 99

4.20 Khái niệm Punishment được mô hình hoá trong protégé . . . . . . . . 100

4.21 Ánh xạ của Ontology Cấp Cao và Ontology Lõi . . . . . . . . . . . . . 100

4.22 Ánh xạ của Ontology Lõi và Ontology Miền . . . . . . . . . . . . . . . 101

4.23 Bảng so sánh các nghiên cứu có liên quan . . . . . . . . . . . . . . . . 104

4.24 Ví dụ về không gian khái niệm trong ngữ cảnh luật . . . . . . . . . . . 107

4.25 Sơ đồ tổng thể một hệ tri thức hoàn chỉnh đặt trong một hệ thống suy

luận pháp lý . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108

4.26 Sơ đồ thể hiện các bước kết hợp sử dụng mô hình không gian Vector . 108

4.27 Sơ đồ thể hiện mô hình không gian khái niệm với sự kết hợp giữa ontology

và mô hình không gian vector . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109

4.28 Hình vẽ mô tả khái niệm không gian khái niệm . . . . . . . . . . . . . 109

4.29 Mô hình VNLES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112

ix

Danh sách bảng

2.1 Hệ thống văn bản pháp luật của Việt Nam . . . . . . . . . . . . . . . . 26

2.2 Quy định về tội giết người quy định tại bộ luật liên bang Hoa Kỳ . . . 29

2.3 Quy định về tội giết người tại Bộ luật hình sự Việt Nam 2015 . . . . . 30

2.4 Hệ thống các định nghĩa về ontology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

3.1 Bảng thống kê các nghiên cứu có liên quan . . . . . . . . . . . . . . . . 79

4.1 Bảng phân loại nhóm được trích từ Text2Onto . . . . . . . . . . . . . . 87

4.2 Bảng quan hệ được trích từ Text2Onto . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88

4.3 Bảng trích xuất các tiên đề rời rạc . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88

4.4 Các luật cho tội giết người được thể hiện dưới dạng SWRL . . . . . . . 103

x

Bảng thuật ngữ Anh - Việt

Thuật ngữ tiếng Anh Thuật ngữ tiếng Việt Viết tắt

Ontology Bản thể học

Criminal Liability Trách nhiệm hình sự TNHS

Precedent Án lệ

Civil law Luật dân sự LDS

Criminal law Luật hình sự LHS

Criminal code Bộ luật hình sự BLHS

Upper Ontology Ontology Cấp Cao UO

Core Ontology Ontology Lõi CO

Domain Ontology Ontology Miền DO

Domain Miền

Web Ontology Language Ngôn ngữ web ontology OWL

Semantic Web Rule Language Ngôn ngữ quy tắc web ngữ nghĩa SWRL

K-Nearest Neighbor

Thuật toán K láng giềng gần

nhất KNN

Disjoint Set Union

Cấu trúc các tập không giao

nhau

DSU

Independent Component

Analysis

Phân tích dữ liệu thành phần độc

lập

ICA

xi

Chương 1

Giới thiệu

1.1 Mở đầu

Pháp luật là một lĩnh vực đặc thù riêng biệt, đóng vai trò vô cùng quan trọng

trong xã hội. Sự phát triển vô cùng nhanh chóng của công nghệ và cách mạng

4.0 đã làm thay đổi rất nhiều các hành vi trong xã hội, trong đó có cả các hành

vi của tội phạm. Bên cạnh đó ngành luật Việt Nam có những đặc trưng riêng

đặt ra yêu cầu cấp thiết từ chính phủ cho việc ứng dụng công nghệ vào lĩnh vực

pháp luật. Từ những đặc trưng riêng biệt của lĩnh vực pháp luật như sự đa dạng

các loại văn bản luật do các cơ quan khác nhau ban hành dẫn đến sự phức tạp

và chồng chéo về mặt logic của các luật, việc bảo mật thông tin chi tiết của vụ

án, cấu trúc khác biệt của các bộ luật, qua đó nghiên cứu đã đưa ra một phương

pháp luận để máy tính có thể hiểu và nhận diện được luật, mở ra các hướng

nghiên cứu mới sau này cho việc vận dụng học máy vào từng nhiệm vụ cụ thể

trong lĩnh vực luật pháp chẳng hạn như hệ thống tư vấn pháp luật, tư vấn sửa

đổi luật, tra cứu nhanh và chính xác . . . Tại Việt Nam, khối lượng dữ liệu về

pháp luật hàng năm khá lớn. Trong năm 2020, chỉ riêng với các vụ án hình sự

các Toà án đã thụ lý 89.726 vụ án so với năm 2019 tăng 2.014 vụ. Các Toà án

đã phối hợp cùng với Viện kiểm sát nhân dân cùng cấp tổ chức 5.676 phiên tòa

rút kinh nghiệm để hạn chế những vụ việc oan sai hoặc sai sót trong quá trình

tranh tụng [8]. Do đó việc mô hình hoá các dữ liệu về pháp luật nói chung và

luật hình sự nói riêng là một nhu cầu căn bản và cần thiết để có thể phát triển

1