Evaluando la resumación de casos legales en diferentes jurisdicciones

Los profesionales legales, como los abogados y jueces, a menudo lidian con un montón de decisiones judiciales complicadas. Leer estos documentos largos toma mucho tiempo, así que tener sistemas automatizados que puedan resumir estas decisiones es súper importante. Los métodos anteriores de resumir casos legales generalmente funcionaban dentro del mismo sistema legal. Eso significa que entrenaban sus modelos usando datos de un área específica y también los probaban allí. Este estudio mira qué tan bien pueden funcionar estos modelos de resumen cuando se utilizan en diferentes áreas legales.

Nos enfocamos en resumir casos en un área legal específica donde no hay resúmenes de referencia disponibles. Nuestro objetivo es averiguar si usar modelos entrenados en diferentes áreas legales todavía puede crear resúmenes útiles. Investigamos si agregar datos extra del área legal objetivo y usar resúmenes generales creados por otros métodos puede mejorar la calidad de los resúmenes generados por nuestros modelos.

Esta investigación examina tres conjuntos de datos diferentes de varios sistemas legales para ver qué tan efectivo puede ser el pre-entrenamiento de modelos. El estudio también muestra cómo las similitudes entre diferentes sistemas legales pueden ayudar a elegir qué datos usar para entrenar los modelos. Nuestros hallazgos indican que usar datos del área legal objetivo puede ayudar a mejorar los resultados de los modelos pre-entrenados, especialmente cuando trabajamos con conjuntos de datos que difieren entre sí. Esta investigación da información importante para crear sistemas de resumen legal que puedan adaptarse a diferentes áreas legales.

#La Necesidad de Resúmenes de Casos Legales

Los profesionales legales a menudo están abrumados por un inmenso volumen de juicios complejos. Esta tarea tediosa de leer cada documento en detalle puede ser abrumadora. Para ayudar con esto, algunos sistemas de información legal proporcionan resúmenes escritos por expertos legales.

A lo largo de los años, ha habido una cantidad significativa de investigación destinada a desarrollar maneras de generar automáticamente resúmenes de juicios legales. Esta automatización puede ayudar a minimizar el esfuerzo humano que generalmente se requiere. Los métodos tradicionales de resumir casos legales suelen implicar extraer oraciones importantes de estos juicios largos.

#Métodos Pasados de Resumen Legal

Inicialmente, se usaron muchos enfoques no supervisados. Estos métodos estaban diseñados para capturar los aspectos únicos del lenguaje legal sin necesitar datos preetiquetados. Más recientemente, los métodos supervisados se han vuelto populares. Estos dependen de resúmenes escritos por expertos para entrenar los modelos.

Sin embargo, los métodos extractivos tienen algunas limitaciones. Pueden no ofrecer una visión completa del caso, a veces llevando a resúmenes que no son coherentes o completos. Debido a estas limitaciones, los investigadores han cambiado su enfoque hacia un enfoque diferente conocido como resumen abstracto. Este método busca crear resúmenes que capturen la esencia del texto original sin simplemente elegir oraciones de él.

#Desafíos en el Resumen de Casos Legales

Resumir casos legales presenta desafíos únicos por varias razones. El lenguaje usado en documentos legales varía ligeramente entre diferentes sistemas legales y jurisdicciones. Además, las estructuras de las oraciones y los estilos de escritura influenciados por varias jurisdicciones pueden dificultar la generación de resúmenes precisos.

El enfoque actual al crear un sistema de resumen para un nuevo área legal (denominada área objetivo) a menudo consiste en usar métodos no supervisados o recopilar resúmenes escritos por expertos para mejorar los Modelos Supervisados. Pero usar estos modelos supervisados a menudo requiere una gran cantidad de resúmenes de expertos, lo cual puede ser costoso y no muy flexible para nuevas áreas legales.

Esto plantea una pregunta: ¿Cómo podemos crear un sistema de resumen efectivo para una nueva área legal sin necesidad de anotar datos?

Nuestro objetivo es averiguar si los modelos que fueron entrenados usando un área legal diferente pueden generar mejores resúmenes que los métodos no supervisados para el área objetivo. Así, evaluamos la capacidad de diferentes sistemas de resumen legal para trabajar en múltiples jurisdicciones. También sugerimos un método de entrenamiento adversarial para mejorar el rendimiento al transferir conocimiento de un área legal a otra, ayudando a construir sistemas de resumen que puedan ser utilizados en situaciones legales reales.

#Nuestras Preguntas de Investigación

Hemos identificado tres preguntas principales para explorar:

1. Cuando no hay resúmenes de referencia para entrenar modelos supervisados en una área legal específica, ¿puede el entrenamiento en un área legal diferente llevar a mejores resúmenes que los métodos no supervisados?
2. ¿Qué factores deberían considerarse al seleccionar la mejor área legal de origen para una área objetivo específica?
3. ¿Podemos usar datos de juicios no etiquetados del área legal objetivo para mejorar el rendimiento de los modelos de resumen supervisados entrenados en un área legal diferente?

Estas preguntas guían nuestra investigación sobre la efectividad de varias metodologías en la creación de resúmenes legales.

#Trabajo Relacionado

#Resumen de Casos Legales

La mayoría de los trabajos previos en esta área se basaron en gran medida en métodos extractivos que buscaban preservar el contenido original y proporcionar una representación fiel de los documentos fuente. Estos métodos variaban desde técnicas no supervisadas hasta enfoques supervisados utilizando diferentes estrategias para clasificar oraciones.

Si bien estos métodos extractivos pueden hacerlo bien al presentar información de manera fiel, enfrentan problemas como falta de contexto, problemas gramaticales y preocupaciones sobre la legibilidad. Debido a estas dificultades, hay un creciente interés en aplicar técnicas de resumen abstracto al resumen de casos legales.

Los avances recientes incluyen el uso de modelos preentrenados basados en la arquitectura Transformer, como BART y Legal-Pegasus, que han demostrado ser efectivos en resumir documentos legales. Algunos investigadores han manejado documentos largos dividiéndolos en partes más pequeñas y coherentes para mejorar el procesamiento por parte de los modelos de resumen. Otros se enfocan en la precisión fáctica utilizando módulos adicionales para validar la veracidad de los candidatos a resúmenes.

#Generalización entre Dominios

La examinación de la generalización a través de diferentes áreas en el procesamiento del lenguaje natural se ha llevado a cabo para numerosas tareas. Recientemente, se han creado benchmarks para evaluar las habilidades de generalización de modelos de recuperación a través de varios dominios.

En el campo legal, ha habido algo de investigación sobre la transferencia de modelos de generación de texto entre diferentes textos legales. Sin embargo, la mayoría de estos estudios se centran en tareas que varían mucho en contenido y formato, a diferencia de nuestro trabajo que se dirige específicamente a juicios legales. Cada área legal trae su propio vocabulario distintivo y estructuras de oraciones.

#Adaptación de Dominio

La adaptación de dominio busca abordar las diferencias entre datos de diferentes áreas. Ha habido una cantidad considerable de investigación sobre adaptación de dominio no supervisada, particularmente en los campos del procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora. Esta técnica a menudo implica crear representaciones neutrales al dominio para minimizar las discrepancias entre los datos de origen y destino.

Nuestro trabajo emplea técnicas de adaptación de dominio para crear resúmenes que puedan generalizarse a través de diferentes áreas legales. Sin embargo, nos enfocamos no solo en el codificador, sino también asegurándonos de que el decodificador capture los aspectos únicos de la jurisdicción objetivo.

#Resumen de Conjuntos de Datos

Utilizamos tres conjuntos de datos específicos de resumen de casos legales para nuestra investigación:

1. Conjunto de Datos UK-Abstractive (UK-Abs): Este conjunto contiene 793 casos judiciales de la Corte Suprema del Reino Unido, que datan desde 2009, junto con sus resúmenes oficiales.
2. Conjunto de Datos Indian-Abstractive (IN-Abs): Este conjunto comprende 7130 casos de la Corte Suprema de India, provenientes del Instituto de Información Legal de India, con resúmenes conocidos como notas de encabezado.
3. Conjunto de Datos BVA-Extractive (BVA-Ext): Este conjunto presenta 112 decisiones de la Junta de Apelaciones de Veteranos de EE. UU. relacionadas con casos de PTSD de un solo tema, cada una con resúmenes extractivos aprobados.

#Análisis de las Características del Conjunto de Datos

Para evaluar mejor el rendimiento de nuestros modelos, analizamos varias características de los conjuntos de datos:

• Tasa de Compresión: Esto mide la relación de palabras entre el resumen y el documento original.
• Cobertura: Esto indica cuánto del resumen se deriva del contenido original.
• Densidad: Esto muestra qué tan bien se puede representar el resumen como una colección de extracciones del documento fuente.
• Longitud de Copia: Esto denota la longitud promedio del texto copiado directamente de la fuente.
• Repetición: Esto mide cuánto contenido se repite dentro del resumen mismo.
• Novedad: Esto indica cuánto del resumen incluye contenido nuevo que no se encuentra en la fuente.

Al examinar estas características, obtenemos una visión de cómo funciona cada conjunto de datos y los desafíos que podrían surgir al generar resúmenes efectivos.

#Metodología

#Evaluación de Modelos

Empleamos varios modelos para evaluar la efectividad de los métodos de resumen utilizados en nuestro estudio:

• Métodos Extractivos No Supervisados: Esto incluye métodos agnósticos al dominio y específicos del dominio legal, que clasifican oraciones importantes según diferentes criterios.
• Métodos Extractivos Supervisados: Estos modelos usan clasificadores para seleccionar qué oraciones deben formar parte del resumen final.
• Métodos Abstractivos: Se utilizaron modelos preentrenados como BART y Legal-Pegasus para generar resúmenes a través de sus métodos de entrenamiento únicos.
• Métodos Híbridos Extractivos-Abstractivos: Estos modelos combinan técnicas de ambas categorías, primero seleccionando oraciones significativas y luego utilizando un modelo abstracto para generar un resumen conciso.

#Métricas de Evaluación

Para evaluar los resúmenes generados, utilizamos dos métricas principales:

• Puntuación ROUGE-L: Esta métrica mide la superposición entre los resúmenes generados y los resúmenes de referencia para determinar la calidad.
• BERTScore: Esta métrica utiliza representaciones de un modelo preentrenado para evaluar la relevancia del contenido generado frente a los resúmenes de referencia.

#Hallazgos de Investigación

#Generalización entre Jurisdicciones

Nuestro estudio se centró en si los modelos entrenados en un área legal diferente podrían superar a los modelos no supervisados en un área objetivo. Encontramos que los métodos no supervisados podían aplicarse ampliamente a través de conjuntos de datos, pero no siempre producían los mejores resultados.

En términos de generación de resúmenes, los modelos supervisados a menudo funcionaban mejor, enfatizando la importancia de adaptar los modelos a los contextos jurisdiccionales locales. La elección de la jurisdicción de origen fue crucial. Nuestros hallazgos indican que los modelos entrenados en jurisdicciones similares tienden a producir resúmenes más efectivos que aquellos entrenados en jurisdicciones muy diferentes.

#Aprovechando Datos No Etiquetados del Objetivo

A continuación, investigamos si los datos no etiquetados de la jurisdicción objetivo podrían mejorar el rendimiento de los modelos supervisados. Introdujimos un método que emplea entrenamiento adversarial de dominio. El objetivo era minimizar la influencia de características específicas de la jurisdicción en el codificador mientras se maximizaban las habilidades de resumen.

Los resultados mostraron que este enfoque llevó a mejoras en el rendimiento al entrenar con datos del objetivo sin resúmenes anotados. La configuración adversarial permitió que los modelos generalizaran mejor a través de dominios legales.

#Incorporando Resúmenes Silver

Finalmente, examinamos si usar resúmenes silver (resúmenes generales creados por métodos no supervisados) de la jurisdicción objetivo podría mejorar la efectividad de nuestros modelos. Encontramos que incorporar estos resúmenes silver mejoró significativamente el rendimiento, especialmente cuando se usaron conjuntos de datos que eran menos similares.

La adición de resúmenes silver mejoró el proceso de aprendizaje para el decodificador, permitiéndole entender mejor las sutilezas de la jurisdicción objetivo.

#Estudio de Caso

Un estudio de caso reveló algunos errores comunes en los resúmenes generados. Por ejemplo, algunos modelos confundieron términos específicos de la jurisdicción, mostrando que los modelos entrenados sin comprender las sutilezas del área objetivo pueden tener dificultades con la precisión. Sin embargo, los modelos que tuvieron acceso a resúmenes silver mostraron una mejor comprensión de los términos legales específicos.

#Perspectivas Prácticas

De nuestro estudio, obtuvimos varias perspectivas prácticas para desarrollar sistemas efectivos de resumen legal:

1. Ajustar modelos con datos de una jurisdicción de origen similar tiende a superar a los métodos no supervisados.
2. Usar modelos preentrenados generales, complementados con técnicas de entrenamiento adversarial, mejora la capacidad de transferencia.
3. Al trabajar con conjuntos de datos que no están estrechamente alineados, agregar resúmenes silver puede llevar a mejoras sustanciales en el rendimiento.
4. Se necesita precaución al aplicar técnicas de aprendizaje adversarial, especialmente con modelos que tienen un enfoque legal, para evitar perder conocimiento general valioso.

#Conclusión

Si bien nuestra investigación ofrece información valiosa sobre el resumen legal a través de jurisdicciones, reconocemos ciertas limitaciones. Este estudio se centró en solo tres conjuntos de datos legales específicos, y los resultados pueden no aplicarse universalmente a todos los sistemas legales. El dominio legal es complejo, y muchas jurisdicciones pueden tener características únicas que influyen en el rendimiento del resumen.

El trabajo futuro debería buscar ampliar este campo desarrollando conjuntos de datos y métricas adicionales que capturen las complejidades y matices del contenido legal. Involucrar a expertos legales para validar las salidas de los resúmenes también es crítico para asegurar que los modelos desarrollados satisfagan efectivamente las necesidades del mundo real de los profesionales legales.

Al esforzarnos por crear mejores sistemas de resumen legal, podemos ayudar a los profesionales legales a ahorrar tiempo valioso y mejorar su comprensión de los juicios.