AI & Recht DOI: 10.38023/4e70922a-cf3f-4c81-9f37-c4ea37e2674d

Punishment extraction from Dutch criminal cases in courts of first instance

Edwin Wenink
Edwin Wenink
Johan Kwisthout
Johan Kwisthout
Tom van Engers
Tom van Engers
Region:

Niederlande

Rechtsgebiete:

AI & Recht

Sammlung:

Tagungsband IRIS 2023

Zitiervorschlag: Edwin Wenink / Johan Kwisthout / Tom van Engers, Punishment extraction from Dutch criminal cases in courts of first instance, in: Jusletter IT 30. März 2023

This paper explores the merits of a pattern- and rule-based approach for the automated extraction of punishments from Dutch criminal cases in courts of first instance. Automated extraction of case outcomes leverages the increasing amount of information becoming available through digital technologies and aids the creation of big data sets for work in legal informatics and AI & Law. This work addresses domain-specific challenges, in particular that Dutch criminal case decisions may impose a single combined sentence for multiple facts or impose multiple sentences in the same decision. Manual evaluation of the developed method shows that the use of interpretable methods is a viable approach in the legal domain.

Inhaltsverzeichnis

  • 1. Introduction
  • 2. Background
    • 2.1. Defining criminal case outcomes
  • 3. Methods
    • 3.1. Data set
    • 3.2. Detecting case sentences using regular expressions and rules
    • 3.3. Selection bias
    • 3.4. From sentences to labels
  • 4. Results
    • 4.1. Performance metrics
    • 4.2. Punishment vector statistics
  • 5. Discussion and Conclusion
  • 6. References
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