Denna artikel distribueras enligt villkoren i licensen Creative Commons Attribution (CC BY). Denna licens gör att du kan distribuera, remixa, justera och bygga vidare på verket, även kommersiellt, så länge du krediterar författarna för det ursprungliga verket. Mer information och fullständiga villkor för licensen här: https://creativecommons.org/licenses/ Takedown Om du anser att innehållet i White Rose Research Online strider mot brittisk lag, vänligen meddela oss via e-post eprints@whiterose.ac.uk inklusive webbadressen till posten och anledningen till begäran om återkallande.  Nya framsteg inom Natural Language Processing och maskininlärning ger oss verktyg för att bygga prediktiva modeller som kan användas för att avslöja mönster som driver rättsliga beslut. Detta kan vara användbart, både för advokater och domare, som ett hjälpmedel för att snabbt identifiera fall och utdragsmönster som leder till vissa beslut. I detta dokument presenteras den första systematiska studien om att förutsäga resultatet av mål som prövats av Europeiska domstolen för de mänskliga rättigheterna enbart på grundval av textinnehåll. Vi formulerar en binär klassificering uppgift där indata av våra klassificeringar är textinnehåll extraheras från ett fall och målutgången är den faktiska bedömningen av om det har skett en överträdelse av en artikel i konventionen om mänskliga rättigheter. Textinformation representeras med sammanhängande ordsekvenser, d.v.s. N-gram och ämnen. Våra modeller kan förutsäga domstolens beslut med stor noggrannhet (79 % i genomsnitt). Vår empiriska analys visar att de formella fakta i ett fall är den viktigaste prediktiva faktorn. Detta stämmer överens med teorin om legal realism, som antyder att det rättsliga beslutsfattandet i hög grad påverkas av stimulansen av fakta. Vi konstaterar också att det aktuella innehållet i ett ärende är ett annat viktigt inslag i denna klassificeringsuppgift och utforskar detta förhållande ytterligare genom att genomföra en kvalitativ analys.
På senare tid har Aletras et al. REF syftade till att förutsäga beslut av Europeiska domstolen för de mänskliga rättigheterna genom att utbilda binära klassificerare för Support Vector Machine (SVM) med textfunktioner, t.ex. N-gram och ämnen.
Predicting judicial decisions of the European Court of Human Rights: a Natural Language Processing perspective
{'venue': 'PeerJ Computer Science', 'journal': 'PeerJ Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}