不是robocop，但是robojudge？A.I.学会统治人权案件
旨在预测欧洲人权法院的案件结果的人工情报制度将与人类法官相吻，其中79％的时间。
伦敦大学学院和谢菲尔德大学的研究人员在U.K.以及美国宾夕法尼亚大学的美国，在美国计算机科学期刊周一出版的论文中。
“我们制定了一个二进制分类任务，其中我们的分类器的输入是从案例提取的文本内容，目标输出是关于是否存在违反人权公约文章的实际判断，”写道纸张的作者，Nikolaos Aletras，Dimitrios Tsarapatsanis，DanielPreožiuc-Pietro和Vasileios Lampos。
该系统审查了与584份违反第3条（禁止酷刑），6（公平审判权）和欧洲人权公约公约的公约（尊重私人生活）的公共法庭文件，这已被47批准欧洲国家。
法院文件具有独特的结构，首先讨论案件达成法院的程序，案件的事实和情况，有关法律和适用的法律论据。然后，对于每次涉嫌违反“公约”的条款，他们会在判决或在法院术语中缔结执法规定之前，审查各方的“提交和法官”评估其优点。
研究人员从案件文件的程序，情况，相关法律，事实和法律论证部分提取了单词（n-grams）的集群，并为每种情况生成主题列表，或者单词群集的语义相关组。
然后，他们应用了称为支持向量机（SVM）分类器的机器学习算法，以确定最准确地预测该情况的哪些数据输入。他们留出10％的病例来测试其系统的准确性。
在所有数据中，他们发现它是主题列表和案件的情况，提供了案例结果的最佳预测因子，允许他们正确地预测其样本案例中的79％的判决。
研究人员不参考a.i.取代法官或律师，但是说它可以帮助他们在导致某些结果的情况下快速识别模式。
“它也可能是一个有价值的工具，突出哪种案例最有可能违反欧洲人权公约，”Aletras说。
法院管理其工作量可能感兴趣：2015年，它交付了823次判决 - 但令人震惊或驳回43,100。上一年，裁决的几乎两倍于裁定，有891次判决。
这表明法院的法官是现实主义者，而不是形式主义者，并选择采取非法事实的重要性，例如原告的生活环境。研究人员表示，对其他高级别法院的研究，包括美国最高法院，未覆盖类似的模式。
