Fortaleciendo los sistemas de predicción de juicio legal contra ataques

La predicción de juicios legales es una tarea en la que intentamos predecir el resultado de casos judiciales basándonos en descripciones de los hechos del caso. Esto implica usar técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para analizar textos legales y proporcionar posibles juicios. Recientemente, la disponibilidad de grandes conjuntos de datos y modelos avanzados de NLP ha despertado más interés en desarrollar sistemas para predecir juicios legales. Sin embargo, estos sistemas necesitan ser lo suficientemente fuertes para resistir ataques que podrían engañarlos o confundirlos.

La mayoría de las investigaciones anteriores se han centrado en crear sistemas de juicios legales basados en redes neuronales. Pero ha habido poco enfoque en hacer que estos sistemas sean resistentes contra ataques que apuntan a sus debilidades. Nuestros estudios mostraron que los modelos existentes eran fácilmente atacables y no podían manejar estos desafíos de manera efectiva. En nuestro trabajo, proponemos una mejor manera de construir estos sistemas resilientes.

Realizamos pruebas usando cuatro conjuntos de datos legales y encontramos que nuestro enfoque mejoró significativamente el rendimiento de los sistemas de predicción de juicios legales ante ataques. Hasta donde sabemos, somos los primeros en mejorar la fortaleza de los antiguos sistemas de predicción de juicios legales.

#La Necesidad de Sistemas de Predicción de Juicios Legales

La información legal se encuentra principalmente en forma de texto, lo que hace que el procesamiento de textos legales sea un área vital de investigación en NLP. Esto incluye tareas como clasificar crímenes, predecir juicios y resumir documentos legales. En países como India, donde hay millones de casos legales pendientes, estos sistemas pueden desempeñar un papel importante. Pueden ayudar en varias tareas, como encontrar leyes relevantes, determinar penas o entender casos anteriores.

Dado que predecir juicios legales es crucial, incluso un pequeño error puede llevar a resultados injustos en el sistema legal. Muchos investigadores se han centrado en entrenar modelos usando técnicas de NLP (como LSTM y BERT) en conjuntos de datos legales. Sin embargo, ha habido una atención mínima a cómo estos modelos pueden resistir intentos de socavarlos.

#Nuestra Contribución

1. Probamos modelos existentes usando ataques diseñados para confundirlos tras un ajuste fino en conjuntos de datos legales, y observamos una caída significativa en su rendimiento.
2. Proponemos un algoritmo para entrenar modelos que sean más robustos contra ataques.
3. Implementamos métodos de entrenamiento que combinan la augmentación de datos con el Entrenamiento adversarial para hacer el modelo más fuerte.

#Trabajo Anterior en Predicción de Juicios Legales

Los sistemas anteriores usaron modelos simples como Máquinas de Vectores de Soporte (SVM) con características de texto básicas. Sin embargo, con los avances en tecnología, los métodos más nuevos ahora utilizan redes neuronales, que se han vuelto más comunes en el campo legal debido a la disponibilidad de modelos robustos de NLP como RNN y BERT.

Varios investigadores han experimentado con diferentes arquitecturas para predecir violaciones legales utilizando conjuntos de datos como el Tribunal Europeo de Derechos Humanos (ECtHR), que contienen casos legales. Legal-BERT es uno de esos modelos que está preentrenado en documentos legales y diseñado específicamente para predecir juicios legales.

Para predecir efectivamente los resultados finales de los casos, los modelos deben ser entrenados en conjuntos de datos que incluyan términos y situaciones legales únicos. Esto significa que los conjuntos de datos utilizados para el entrenamiento deben incluir conjuntos específicos adaptados a varios sistemas judiciales, como SCOTUS para la Corte Suprema Americana e ILDC para la Corte Suprema India.

#La Importancia del Entrenamiento Adversarial

El entrenamiento adversarial se refiere a preparar modelos para manejar ataques que manipulan los datos de entrada para confundirlos. Este enfoque se ha explorado en varios modelos de NLP para mejorar su robustez. Al entrenar en conjuntos de datos que incluyen ejemplos diseñados para engañar al modelo, se vuelve más capaz de lidiar con alteraciones inesperadas en su entrada.

Realizamos ataques adversariales en modelos existentes para probar su resiliencia. Los resultados mostraron que su rendimiento cayó significativamente bajo tales ataques. Aunque intentamos la augmentación de datos usando técnicas como la retrotraducción, los resultados no mejoraron mucho.

La capacidad de predecir resultados legales es crítica; incluso pequeños cambios en la entrada pueden afectar la equidad de los juicios. Por lo tanto, preparar modelos para entradas adversariales es esencial.

#Formulando el Problema

Cuando se nos da un conjunto de datos legales que contiene textos legales y sus etiquetas correspondientes (decisiones), nuestro objetivo es crear un modelo de predicción de juicios legales que pueda predecir con precisión el resultado correcto incluso cuando el texto ha sido alterado, ya sea intencionalmente o accidentalmente.

Desarrollamos una rutina de entrenamiento que incluye tres métodos:

1. Ajuste fino de modelos existentes.
2. Entrenamiento con datos aumentados.
3. Entrenamiento adversarial incorporando ejemplos adversariales creados artificialmente en el proceso de entrenamiento.

Después de cada método de entrenamiento, evaluamos la capacidad del modelo para resistir ataques adversariales.

#Ajuste Fino de Modelos Existentes

En esta fase, tomamos modelos base como BERT, Legal-BERT y RoBERTa y los ajustamos para nuestras tareas específicas de juicios legales. Para la mayoría de los modelos, nos centramos en los últimos 512 tokens de cada entrada para el entrenamiento, ya que esto proporcionó los mejores resultados. En nuestra versión modificada de BERT (H-BERT), dividimos textos más largos en fragmentos más pequeños y superpuestos, lo que ayudó a captar el contexto completo de los documentos legales.

Después del ajuste fino, observamos que H-BERT superó consistentemente a otros modelos en el dominio legal debido a su capacidad para procesar ejemplos de texto completos.

#Entrenamiento Usando Aumento de Datos

En este enfoque de entrenamiento, generamos nuevos datos utilizando técnicas de retrotraducción y luego los combinamos con los datos de entrenamiento existentes. Este método tenía como objetivo crear instancias adicionales de entrenamiento similares a los datos originales pero con ligeras variaciones, haciendo que el modelo sea más adaptable.

Utilizamos un modelo de transformador para la retrotraducción, traduciendo textos del inglés al francés y de regreso al inglés. Los datos resultantes eran únicos y nos permitieron diversificar el conjunto de entrenamiento.

#Entrenamiento Adversarial

En nuestro método de entrenamiento adversarial, creamos ejemplos diseñados para engañar a los modelos basándonos en textos legales originales. Al manipular estos textos y generar ejemplos adversariales, proporcionamos un conjunto de datos más variado para que los modelos aprendieran.

Una parte clave de este proceso involucró determinar la importancia de palabras específicas dentro de los textos. Al identificar qué palabras tenían más influencia en las predicciones, pudimos generar ejemplos adversariales más efectivos.

Los modelos fueron entrenados primero con los datos legales originales, seguidos de un entrenamiento adicional usando los ejemplos adversariales. La combinación de estos dos tipos de entrenamiento tenía como objetivo fortalecer los modelos contra ataques.

#Experimentos y Resultados

Dependimos de varios conjuntos de datos para nuestros experimentos, incluyendo ECHR, SCOTUS e ILDC, que contienen diversos datos de casos legales. Los textos en estos conjuntos de datos son más largos que los que normalmente procesan los modelos estándar, así que ajustamos nuestro enfoque en consecuencia.

Después de implementar los varios métodos de entrenamiento, probamos los modelos contra ejemplos adversariales para evaluar su robustez. Los resultados mostraron que los modelos entrenados adversarialmente tuvieron un rendimiento significativamente mejor que los modelos entrenados de manera natural cuando enfrentaron estos ataques.

#Conclusión y Trabajo Futuro

Nuestra investigación confirmó que los modelos legales anteriores son vulnerables a ataques adversariales, lo que plantea riesgos cuando se aplican en situaciones legales del mundo real. Propusimos un nuevo modelo robusto adversarial que demuestra un rendimiento mejorado contra tales ataques, mostrando promesa para aplicaciones prácticas.

La investigación futura debería centrarse en construir modelos legales resistentes que funcionen con textos legales en otros idiomas. Además, explorar métodos como el aprendizaje zero-shot y few-shot podría ser valioso, especialmente en dominios legales donde los recursos son limitados.