"Записки научных семинаров ПОМИ"

Том 540, стр. 194-213

Обзор задачи автоматического порождения ответов на юридические вопросы

А. Сабиева, А. Жаманхан, Н. Жетесов, А. Кубаева, И. Ахметов, А. Пак, Д. Ахметова, А. Жаксылыкова, А. Еленов

Kazakh-British Technical University, Almaty, Kazakhstan

ak_sabiyeva@kbtu.kz

al_zhamankhan@kbtu.kz

n_zhetesov@kbtu.kz

a_kubaeva@kbtu.kz

di_akhmetova@kbtu.kz

Kazakh-British Technical University, Almaty, Kazakhstan Institute of Information and Computational Technologies, Almaty, Kazakhstan

i.akhmetov@kbtu.kz,i.akhmetov@ipic.kz

a.pak@kbtu.kz,a.pak@ipic.kz

Kazakh-British Technical University, Almaty, Kazakhstan Institute of Information and Computational Technologies, Almaty, Kazakhstan

Institute of Information and Computational Technologies, Almaty, Kazakhstan

Аннотация: Недавние достижения в области многодокументной суммаризации в юридической сфере демонстрируют значительный прогресс в извлечении и сокращении информации из юридических текстов. Современные методы используют комбинацию обработки естественного языка, машинного обучения и методов добычи данных для выявления и выделения ключевых элементов и тем из множества юридических документов. Этот процесс создает структурированные, краткие и релевантные обзоры на основе конкретных юридических запросов или тем, часто называемых многодокументными рефератами. Такие рефераты помогают более эффективно фиксировать суть сложных и обширных юридических материалов без потери необходимой детализации. Основное внимание в последних исследованиях уделяется повышению точности извлечения информации, улучшению связности созданных обзоров и обеспечению актуальности содержания конкретной юридической проблематыке. Хотя проблемы ещё остаются, особенно в нюансах юридического языка и разнообразии типов документов, направление развития области движется в сторону более сложных и удобных для пользователя систем, что обещает существенную трансформацию юридических исследований и доступности информации. Библ. -- 23 назв.
Ключевые слова: многодокументное реферирование, юридические документы, обработка естественных языков [multi-document summarization, legal documents, natural language processing]

Полный текст(.pdf)