Thirty years of Artificial Intelligence and Law:the second decade

The first issue of Artificial Intelligence and Law journal was published in 1992. This paper provides commentaries on nine significant papers drawn from the Journal’s second decade. Four of the papers relate to reasoning with legal cases, introducing contextual considerations, predicting outcomes on the basis of natural language descriptions of the cases, comparing different ways of representing cases, and formalising precedential reasoning. One introduces a method of analysing arguments that was to become very widely used in AI and Law, namely argumentation schemes. Two relate to ontologies for the representation of legal concepts and two take advantage of the increasing availability of legal corpora in this decade, to automate document summarisation and for the mining of arguments

Enhancing legal argument mining with domain pre-training and neural networks

The contextual word embedding model, BERT, has proved its ability on downstream tasks with limited quantities of annotated data. BERT and its variants help to reduce the burden of complex annotation work in many interdisciplinary research areas, for example, legal argument mining in digital humanities. Argument mining aims to develop text analysis tools that can automatically retrieve arguments and identify relationships between argumentation clauses. Since argumentation is one of the key aspects of case law, argument mining tools for legal texts are applicable to both academic and non-academic legal research. Domain-specific BERT variants (pre-trained with corpora from a particular background) have also achieved strong performance in many tasks. To our knowledge, previous machine learning studies of argument mining on judicial case law still heavily rely on statistical models. In this paper, we provide a broad study of both classic and contextual embedding models and their performance on practical case law from the European Court of Human Rights (ECHR). During our study, we also explore a number of neural networks when being combined with different embeddings. Our experiments provide a comprehensive overview of a variety of approaches to the legal argument mining task. We conclude that domain pre-trained transformer models have great potential in this area, although traditional embeddings can also achieve strong performance when combined with additional neural network layers

Modelling causality in law = Modélisation de la causalité en droit

L'intérêt en apprentissage machine pour étudier la causalité s'est considérablement accru ces dernières années. Cette approche est cependant encore peu répandue dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA) et du droit. Elle devrait l'être. L'approche associative actuelle d’apprentissage machine révèle certaines limites que l'analyse causale peut surmonter. Cette thèse vise à découvrir si les modèles causaux peuvent être utilisés en IA et droit. Nous procédons à une brève revue sur le raisonnement et la causalité en science et en droit. Traditionnellement, les cadres normatifs du raisonnement étaient la logique et la rationalité, mais la théorie duale démontre que la prise de décision humaine dépend de nombreux facteurs qui défient la rationalité. À ce titre, des statistiques et des probabilités étaient nécessaires pour améliorer la prédiction des résultats décisionnels. En droit, les cadres de causalité ont été définis par des décisions historiques, mais la plupart des modèles d’aujourd’hui de l'IA et droit n'impliquent pas d'analyse causale. Nous fournissons un bref résumé de ces modèles, puis appliquons le langage structurel de Judea Pearl et les définitions Halpern-Pearl de la causalité pour modéliser quelques décisions juridiques canadiennes qui impliquent la causalité. Les résultats suggèrent qu'il est non seulement possible d'utiliser des modèles de causalité formels pour décrire les décisions juridiques, mais également utile car un schéma uniforme élimine l'ambiguïté. De plus, les cadres de causalité sont utiles pour promouvoir la responsabilisation et minimiser les biais.The machine learning community’s interest in causality has significantly increased in recent years. This trend has not yet been made popular in AI & Law. It should be because the current associative ML approach reveals certain limitations that causal analysis may overcome. This research paper aims to discover whether formal causal frameworks can be used in AI & Law. We proceed with a brief account of scholarship on reasoning and causality in science and in law. Traditionally, normative frameworks for reasoning have been logic and rationality, but the dual theory has shown that human decision-making depends on many factors that defy rationality. As such, statistics and probability were called for to improve the prediction of decisional outcomes. In law, causal frameworks have been defined by landmark decisions but most of the AI & Law models today do not involve causal analysis. We provide a brief summary of these models and then attempt to apply Judea Pearl’s structural language and the Halpern-Pearl definitions of actual causality to model a few Canadian legal decisions that involve causality. Results suggest that it is not only possible to use formal causal models to describe legal decisions, but also useful because a uniform schema eliminates ambiguity. Also, causal frameworks are helpful in promoting accountability and minimizing biases

Εκθέσεις πρακτικών των ποινικών δικαστικών αποφάσεων: υπολογιστική και κειμενογλωσσολογική προσέγγιση

Η νομική γλώσσα ως «γλώσσα για ειδικούς σκοπούς», όπως αυτή πραγματώνεται στα διαφορετικά είδη νομικών κειμένων, αποτελεί ένα αρκετά εξερευνημένο πεδίο στην ξενόγλωσση βιβλιογραφία, σε αντίθεση με την ελληνική, που οι ελάχιστες μελέτες περιορίζονται μόνο στην εξέταση της γλώσσας των νόμων και των δικαστικών αποφάσεων. Λαμβάνοντας υπόψιν το συγκεκριμένο ερευνητικό κενό, η παρούσα διπλωματική εργασία εξετάζει για πρώτη φορά γλωσσικά, κειμενικά και γνωσιακά το κειμενικό υποείδος των πρακτικών των δικαστικών αποφάσεων συνδυάζοντας τους κλάδους της Δικανικής Γλωσσολογίας και της Κειμενογλωσσολογίας. Έπειτα με τη μέθοδο της Γλωσσολογίας Σωμάτων Κειμένων και με τη χρήση του λογισμικού AntConc 3.4.3 αναλύονται στατιστικά 820 κείμενα εκθέσεων πρακτικών του Μονομελούς Πρωτοδικείου Αθηνών για το έτος 1990. Σκοπός είναι να εξεταστούν, αρχικά, τα κυρίαρχα γλωσσικά χαρακτηριστικά των Πλημμελειοδικών μεμονωμένα και, έπειτα, οι γλωσσικές τους επιλογές σε σύγκριση με τους Γραμματείς και με τους κατηγορούμενους/μάρτυρες. Τέλος, εξετάζονται οι γλωσσικές προτιμήσεις των ανδρών σε σχέση με τις γυναίκες Πλημμελειοδίκες, με στόχο να αποδειχθεί κατά πόσο οι γυναίκες Δικαστές απαλείφουν το φύλο τους. Από τα αποτελέσματα φαίνεται πως γλωσσικά οι Πλημμελειοδίκες γενικά διαφέρουν σημαντικά από τους μάρτυρες/κατηγορούμενους, καθώς οι πρώτοι χρησιμοποιούν λεξικούς μηχανισμούς, όπως νομικά ομώνυμα, όρους-ομπρέλες, τεχνικό λεξιλόγιο, λόγια στοιχεία, ενώ κειμενικά και επικοινωνιακά εστιάζουν στο συγκείμενο και στην ενίσχυση του διακηρυκτικού χαρακτήρα των πρακτικών. Αντίθετα, οι Γραμματείς παρά τον περιορισμένο ρόλο τους στη δίκη, χρησιμοποιούν με υψηλή στατιστική σημαντικότητα πιο απαιτητικό και τεχνικό λεξιλόγιο από ότι οι Πλημμελειοδίκες, καθώς επίσης συντομογραφίες, αρχικά και αριθμούς. Επίσης, από τα δεδομένα προκύπτει μια πρώτη ένδειξη ότι οι Γραμματείς επεμβαίνουν γλωσσικά στο τελικό κείμενο των Πλημμελειοδικών, όμως ο αριθμός δειγμάτων (tokens) στο υπόσωμα κειμένων τους που εξετάστηκε, είναι πολύ μικρός για να εξαχθεί με ασφάλεια τέτοιου είδους συμπέρασμα. Ακόμη, κρίνεται απαραίτητη η πραγματοποίηση περιπτωσιολογικών μελετών μεταξύ συγκεκριμένων Γραμματέων και Πλημμελειοδικών. Τέλος, τα δύο φύλα των Δικαστών, παρόλο που επιλέγουν κοινά λεξικά και συντακτικά μοτίβα χαρακτηριστικά της νομικής γλωσσικής νόρμας, εμφανίζουν με πολύ υψηλή στατιστική σημαντικότητα διακριτά λεξικογραμματικά και δομικά χαρακτηριστικά και αποδεικνύεται πως οι γυναίκες Πλημμελειοδίκες δεν απαλείφουν το φύλο τους.The legal language, a “Language for Specific Purposes” applicable in various legal texts, has been well-explored in the international bibliography. On the contrary, there are limited Greek studies for the same topic, which only focus on the language used in laws and court decisions. This prototypical thesis aspires to fill this research gap by examining the textual subtype of court decisions’ minutes in a linguistic, textual, and cognitive manner by combining the fields of Forensic Linguistics and Text Linguistics. Also, it comprises a statistical analysis of 820 court decisions’ minutes of the Athens’ Single-Judge Court of First Instance of 1990, using the methodology of Corpus Linguistics and the tools of AntConc 3.4.3 Software. The purpose of this quantitative analysis is to examine the general judges’ language choices compared to the Secretaries’ and the defendants’/witnesses’ language. Finally, the comparison of male versus female judges’ linguistic preferences proves whether female Judges eliminate their gender in the legal context. The results show that Judges use a significantly different collection of word mechanisms, such as legal homonyms, umbrella terms, technical vocabulary, legalese, which are not present in the witness testimonies or the defense apologies. At the same time, on a textual level, they focus on the context and, on a communicative level, they strengthen the declarative nature of minutes. On the contrary, Secretaries choose a significantly more academic and technical vocabulary than the Judges, in addition to abbreviations, initials, and numbers. Also, there is an early statistical indication that Secretaries may intervene linguistically in judicial decisions. However, these indications are not enough to safely draw such a conclusion due to the limited number of tokens in their subtext and the lack of case studies between specific Secretaries and Judges. Finally, even though both sexes of the Judges may choose the typical lexical and syntactic patterns of the legal language, each subgroup makes significantly distinct lexicographical and structural choices, proving that women Judges do not eliminate their gender

Study on the structure of argumentation in case law

This paper investigates natural language argumentation in the case law domain. The starting point is a study on the discourse and argumentative characteristics of ten legal documents from the European Court of Human Rights (ECHR). Then, a generalization of this study allows to formalize the structure of argumentation in the ECHR documents as a context-free grammar. The paper concludes with the evaluation of the grammar and a discussion of its main limitations.series: Frontiers in Artificial Intelligence and Applicationsstatus: publishe