Automatizando la categorización de textos en temas legales

Este artículo habla de un método para identificar automáticamente las partes importantes de un Texto en problemas legales descritos por gente común. Estas partes ayudan a categorizar los problemas en diferentes áreas del derecho. El texto que usamos para este estudio proviene de un conjunto de problemas que la gente compartió al buscar ayuda Legal. Estos problemas fueron examinados por abogados entrenados que destacaron las partes del texto que consideraron importantes para identificar la área de derecho correcta.

#La Importancia de la Tarea

Poder categorizar los problemas legales de manera precisa es clave para las organizaciones que ofrecen asistencia legal gratuita. Les ayuda a conectar a las personas que necesitan ayuda con los recursos legales adecuados. La tarea de Categorización es compleja porque diferentes abogados pueden tener opiniones distintas sobre cómo interpretar un problema, especialmente cuando las descripciones son vagas o poco claras.

#Recopilación de Datos

Recopilamos un conjunto de datos de una organización de asistencia legal que permite a las personas describir sus problemas con sus propias palabras. Después de eliminar cualquier información personal, estas descripciones de problemas se entregaron a un grupo de abogados para que las anotaran. Los abogados eligieron qué áreas de derecho eran relevantes para los problemas y destacaron las partes específicas del texto que apoyaban sus elecciones. En promedio, cada descripción de problema recibió la opinión de unos cinco abogados.

#Subjetividad en la Categorización Legal

Dado que los temas legales pueden ser complicados y subjetivos, diferentes abogados pueden resaltar diferentes partes de la misma descripción para respaldar sus conclusiones. Esta subjetividad puede llevar a desacuerdos sobre qué partes del texto son esenciales. Mientras que muchos pueden ver estos desacuerdos como ruido poco útil en los datos, nosotros los consideramos señales valiosas porque provienen de expertos en el campo.

#La Tarea de Predicción

Nuestro objetivo es crear un sistema que pueda identificar automáticamente las partes relevantes del texto que apoyan la categorización de un problema en una área específica del derecho. Esto implica entrenar Modelos que aprendan del conjunto de datos anotado por expertos. Luego comparamos qué tan bien funcionan diferentes enfoques para esta tarea.

#Metodología

En nuestro enfoque, tratamos el problema de identificar fragmentos del texto como una tarea de etiquetado. El modelo predice qué partes del texto corresponden a las áreas del derecho relevantes para cada descripción de problema. Usamos varios métodos para evaluar qué tan bien funcionan estos modelos, incluyendo la comparación de predicciones contra diferentes tipos de estándares "oro" creados a partir de las contribuciones de los anotadores.

#Estrategias de Evaluación

Dado que puede haber múltiples formas válidas de anotar la misma descripción, exploramos diferentes métodos de evaluación. Consideramos evaluaciones a nivel de fragmento y a nivel de palabra. En las evaluaciones a nivel de fragmento, un fragmento predicho debe coincidir exactamente con los fragmentos elegidos por los anotadores humanos. En las evaluaciones a nivel de palabra, cualquier palabra en común entre fragmentos predichos y los fragmentos anotados se considera correcta, incluso si los fragmentos no coinciden perfectamente.

#Manejo de la Subjetividad

Al entrenar los modelos, adoptamos dos estrategias principales para lidiar con la naturaleza subjetiva de las anotaciones. Un enfoque implicó agregar las anotaciones basadas en el voto de mayoría, incluyendo solo las partes en las que la mayoría de los anotadores estaba de acuerdo. El otro método mantuvo las anotaciones originales intactas, tratándolas como ejemplos distintos. Este segundo enfoque aceptó las variaciones en las opiniones como señales importantes de las que el modelo podría aprender.

#Entrenando los Modelos

Los modelos fueron entrenados para maximizar su capacidad de predecir los fragmentos correctos basándose en los datos de entrenamiento. Usamos un tipo de modelo bastante conocido que tiene en cuenta el contexto de las palabras en el texto para mejorar las predicciones.

#Resultados

Nuestros experimentos mostraron que los modelos entrenados con anotaciones de voto mayoritario superaron a aquellos que usaron anotaciones individuales. Esto sugiere que hay beneficios en agregar las contribuciones de múltiples expertos al intentar identificar los fragmentos de texto relevantes.

#Comparando Diferentes Arquitecturas de Modelos

También exploramos el uso de versiones mejoradas de modelos de lenguaje populares para ver si podían mejorar aún más el rendimiento. Estos nuevos modelos mostraron resultados prometedores, superando a versiones anteriores en varias métricas de evaluación.

#Limitaciones

A pesar de los resultados positivos, hay algunas limitaciones en nuestro enfoque. El conjunto de datos que utilizamos no se puede liberar públicamente debido a preocupaciones de privacidad. Esta falta de acceso puede dificultar que otros repliquen nuestro estudio.

Además, aunque estimamos el rendimiento basado en el mejor anotador para cada caso, esto puede no reflejar siempre las verdaderas capacidades del modelo, ya que las anotaciones pueden provenir de diferentes fuentes.

#Conclusión

En este trabajo, examinamos un método para identificar automáticamente partes importantes del texto en descripciones de problemas legales. Al desarrollar y probar varios enfoques, buscamos abordar la subjetividad inherente en las tareas de categorización legal.

A través de nuestros experimentos, demostramos que agregar anotaciones de expertos puede llevar a un mejor rendimiento. Sin embargo, aún hay espacio para mejorar, especialmente en cómo manejamos diferentes tipos de anotaciones y la necesidad de datos más accesibles para futuras investigaciones.

Al avanzar en los métodos para la predicción automática de fragmentos en este contexto, contribuimos al objetivo más amplio de mejorar la asistencia legal para personas que buscan ayuda. Nuestros hallazgos pueden ayudar a las organizaciones a proporcionar un apoyo más efectivo a quienes lo necesitan.