Avanzando en el Procesamiento de Documentos Legales con Modelos de IA

El número de casos legales en países como India está creciendo rápidamente, lo que crea un gran desafío para el sistema legal. Con más de 47 millones de casos esperando en los tribunales, hay una necesidad urgente de mejores formas de manejar y entender Documentos Legales. Para jueces, estudiantes y profesionales del derecho, poder procesar información legal de manera rápida y precisa es muy importante. Una solución efectiva es usar sistemas automatizados que puedan resaltar detalles importantes en textos legales largos.

Los documentos legales son a menudo complejos y están llenos de términos especializados. Varían en diferentes áreas legales y pueden incluir palabras relacionadas con casos únicos, como los de salud, tecnología y seguridad. Además, los documentos legales pueden ser muy extensos, lo que dificulta a las herramientas de procesamiento de lenguaje estándar encontrar información relevante. Los errores de ortografía y la falta de estructura en estos documentos aumentan la dificultad.

A pesar de estos desafíos, predecir cómo se organizan las oraciones e identificar entidades nombradas importantes dentro de los documentos legales puede ayudar significativamente a la automatización del procesamiento de estos textos. Entender los roles de diferentes oraciones puede ayudar a desglosar y organizar la información de manera efectiva, mientras que reconocer entidades clave puede facilitar el análisis de casos por parte de los jueces. Ambas tareas juegan un papel vital en el proceso de automatización.

Para abordar estas tareas, proponemos usar modelos de lenguaje grandes que tengan en cuenta el contexto específico de los documentos legales. Creamos dos modelos: uno para predecir roles de oración y otro para reconocer entidades legales. Nuestro primer modelo, llamado Legal-BERT-HSLN, se centra en entender el significado de las oraciones considerando lo que viene antes y después de cada oración. El segundo modelo, llamado Legal-LUKE, mejora su capacidad para reconocer entidades manteniendo en mente el contexto legal.

Nuestras evaluaciones muestran que estos modelos funcionan mejor que los métodos existentes, logrando una notable mejora en precisión. Por ejemplo, Legal-LUKE alcanzó un puntaje F1 que fue un 15% más alto que un modelo base utilizado en el campo legal, lo cual es bastante impresionante. También ocupamos el quinto lugar de veintisiete equipos en una competencia enfocada en entender textos legales.

A medida que crece el número de casos legales, aumenta la demanda de procesamiento eficiente. En países como India, donde los casos legales son abrumadores, el sistema legal necesita sistemas automatizados para ayudar a jueces y profesionales del derecho a manejar la carga de trabajo que sigue aumentando. Al automatizar ciertos procesos, el sistema puede ahorrar tiempo y permitir que los profesionales legales se concentren en tareas más complejas que requieren juicio humano.

Sin embargo, enseñar a las máquinas a entender documentos legales es un desafío complejo. Los documentos legales a menudo contienen términos y jerga intrincados que varían entre diferentes áreas del derecho. En casos especializados como salud o tecnología, la terminología única puede ser difícil de asimilar para una máquina. Además, la longitud de los documentos legales puede abrumar a los modelos de procesamiento estándar, ya que luchan por mantener el contexto a lo largo de tramos largos de texto.

Muchos documentos legales también sufren de problemas como errores tipográficos y formatos desordenados, lo que complica la tarea de extraer información significativa. Estos pueden interrumpir los sistemas de procesamiento de lenguaje natural que permiten a las máquinas trabajar eficazmente con tales textos.

Incluso con estos obstáculos, predecir roles de oración e identificar entidades nombradas proporciona un apoyo valioso para automatizar la comprensión de textos legales. Al desglosar los documentos legales en unidades estructuradas y coherentes y encontrar entidades clave, las máquinas pueden ayudar a que el proceso legal sea más fluido para todos los involucrados.

Nos propusimos abordar las tareas de predicción de roles y Reconocimiento de entidades en el ámbito de los documentos legales utilizando modelos de lenguaje que son sensibles al contexto específico del lenguaje legal. Nuestro enfoque involucra crear modelos sólidos basados en métodos conocidos que ya tienen cierto éxito en el procesamiento de texto. Analizamos el rendimiento de diferentes modelos para determinar sus fortalezas y debilidades antes de proponer nuestros modelos finales para el dominio legal.

Para predecir roles de oración, tratamos esto como un problema de clasificación de oraciones dentro de una secuencia. Diseñamos el modelo Legal-BERT-HSLN para tener en cuenta las intrincadas relaciones y significados entre las oraciones. Para el reconocimiento de entidades, creamos el modelo Legal-LUKE, que se centra en entender tanto el contexto del texto como las entidades dentro de él.

Nuestros resultados de evaluación indican que los modelos que propusimos son más precisos que los modelos base, con Legal-LUKE demostrando una mejora del 15% en los puntajes F1. Además, logramos resultados destacados en la tabla de clasificación de la tarea de predicción de roles, ocupando el quinto lugar de veintisiete participantes.

#Clasificación de Roles Retóricos

La tarea de clasificar los roles de las oraciones dentro de los documentos legales es complicada, ya que requiere que los modelos clasifiquen las oraciones con precisión en categorías predefinidas. La variabilidad del lenguaje natural añade complejidad a este proceso, ya que las diferentes oraciones pueden estructurarse y redactarse de múltiples maneras. Para abordar esto de manera efectiva, los modelos necesitan ser entrenados en conjuntos de datos diversos y completos que capturen la complejidad del uso del lenguaje en el mundo real.

Un desafío significativo radica en entender cómo se relacionan las oraciones entre sí, lo cual es crucial para captar el significado general del documento. Para abordar esto, reconocemos que la tarea implica principalmente clasificar las oraciones en una secuencia. Los enfoques anteriores a menudo utilizaron modelos que codifican el contexto de las oraciones y las clasifican según la información circundante.

Siguiendo esta idea, desarrollamos el modelo Legal-BERT-HSLN para clasificar oraciones legales basadas en su contexto. El modelo comienza con tokens de palabras legales, utiliza Legal-BERT para generar embeddings para estos tokens y refina aún más la información examinando las relaciones con oraciones vecinas. Las clasificaciones finales se basan en estos embeddings mejorados.

#Reconocimiento de Entidades Nombradas Legales

El objetivo de reconocer entidades nombradas dentro de los textos legales es identificar y etiquetar instancias de individuos, organizaciones y conceptos relevantes. Este proceso permite una mejor comprensión del texto y ayuda a recopilar información valiosa de informes legales.

Sin embargo, esta tarea no es sencilla. Los documentos legales pueden ser muy variables, conteniendo diferentes términos y frases que se refieren a entidades similares. Además, pueden estar desordenados, llenos de diferentes formas de palabras y frases que pueden confundir a un sistema que intenta reconocer entidades.

Para mejorar la precisión, aplicamos diversas técnicas de preprocesamiento, como descomponer el texto en partes más pequeñas y etiquetar palabras según su función. Además, utilizamos representaciones sensibles al contexto que se adaptan según la información circundante, facilitando al modelo interpretar el significado de las palabras y entidades dentro del marco legal.

Para abordar específicamente el reconocimiento de entidades legales, creamos el modelo Legal-LUKE. Este modelo se basa en una arquitectura de transformador que incorpora información sobre tanto palabras como entidades, proporcionando una comprensión más matizada del lenguaje legal. El modelo genera representaciones que tienen en cuenta las características únicas del lenguaje legal, permitiéndole discernir entidades legales de manera efectiva.

#Resultados Experimentales

Realizamos extensos experimentos para evaluar el rendimiento de nuestros modelos tanto para la clasificación de roles retóricos como para el reconocimiento de entidades nombradas. Nuestros modelos fueron construidos utilizando marcos de programación modernos y diseñados para analizar textos legales.

Para la tarea de clasificación de roles, probamos diversas configuraciones de modelos y evaluamos su efectividad basada en diferentes parámetros. Encontramos que el modelo Legal-BERT-HSLN superó consistentemente todos los modelos base, indicando su capacidad superior para comprender las complejidades de los documentos legales.

En la tarea de reconocimiento de entidades nombradas, el modelo Legal-LUKE también mostró mejoras notables en rendimiento sobre métodos existentes. Identificó efectivamente entidades legales y proporcionó apoyo valioso en la comprensión de textos legales.

#Conclusión

En este trabajo, nos centramos en mejorar la comprensión de documentos legales utilizando modelos de lenguaje que son sensibles al contexto específico del lenguaje legal. Nuestros modelos diseñados abordan con éxito los desafíos de la clasificación de roles retóricos y el reconocimiento de entidades legales. Nuestros resultados de evaluación demuestran que estos modelos superan los métodos tradicionales, destacando su potencial para hacer contribuciones significativas al campo legal. A medida que continúan aumentando los casos legales, estos métodos automatizados pueden proporcionar un apoyo esencial a todos los profesionales involucrados en el proceso legal.