Gender Bias Detection in Court Decisions: A Brazilian Case Study

社会科学领域的数据通常以数字文本形式产生，这促进了将其作为自然语言处理方法的数据源的使用。研究人员和从业者已经开发并依赖于人工智能技术来收集、处理和分析法律领域的文件，特别是针对文本摘要和分类等任务。虽然提高程序效率通常是自然语言处理在该领域的主要动机，但一些研究已经提出了解决与人权相关的问题的方案，例如评估公共政策和机构社会环境。其中一个问题是法庭判决中存在的性别偏见，这在社会科学领域得到了广泛研究；对基于性别的暴力的偏见性机构反应是违反国际人权条款的，因为它们阻止了性别少数群体获得权利并损害了他们的尊严。基于自然语言处理的方法可以帮助在更大的范围内检测这些偏见。然而，这些工具的开发和使用需要研究人员和从业者注意与数据共享和使用、可重复性、领域专业知识和价值选择相关的法律和伦理方面的问题。在这项工作中，我们(a)提出了一个实验框架，用于自动检测巴西葡萄牙语法院判决中的性别偏见，以及(b)描述并详细阐述了我们认为对这种技术至关重要的特征，因为它被提议用作法院活动研究和评估的支持工具。

本论文旨在开发一种自动检测巴西葡萄牙语法院判决中性别偏见的实验框架，以帮助检测机构在处理性别相关案件时是否存在偏见。

本论文提出了一种基于自然语言处理的方法，通过对巴西葡萄牙语法院判决文本的分析，检测其中是否存在性别偏见。该方法使用了多种特征，并采用了机器学习算法进行训练和分类。

论文使用了一个由巴西联邦法院提供的数据集进行实验，并使用了多种特征，包括词频、情感分析和语法分析等。实验结果表明，该方法可以有效地检测出巴西葡萄牙语法院判决中的性别偏见。此外，论文还探讨了数据共享和使用、可重复性、领域专业知识和价值选择等方面的法律和伦理问题。

最近的相关研究包括使用自然语言处理技术检测司法系统中的偏见和不公平待遇、使用机器学习算法进行法律文本分类、以及使用情感分析技术分析法律文本中的情感倾向等。