Avancée dans la résolution de la portée de la négation légale

La résolution de la portée de la négation est un domaine clé dans le traitement du langage naturel (NLP). Cette tâche consiste à déterminer quels mots d'une phrase sont influencés par un mot de négation, comme "non" ou "pas". Comprendre cela est crucial pour saisir le sens correct d'une phrase. Par exemple, dans la phrase "Je n'aime pas les pommes", la négation "pas" impacte "aime", ce qui signifie que la personne n'aime pas les pommes. Le développement de méthodes d'apprentissage profond a amélioré la capacité des machines à réaliser cette tâche.

#État actuel de la recherche sur la négation

La plupart des recherches et des données disponibles sur la résolution de la portée de la négation sont en anglais. Des études ont montré qu'une part importante de la recherche en NLP se concentre uniquement sur des données en anglais. Lorsqu'on regarde des ensembles de données multilingues, il y a moins d'options, en particulier dans des langues comme le chinois, l'allemand et l'italien. Bien que certains ensembles de données se concentrent sur différents sujets, comme des textes médicaux ou des œuvres littéraires, très peu d'attention a été portée à la négation dans les textes juridiques.

Les documents juridiques peuvent être complexes à cause de leur langage spécialisé, rendant difficile pour les Modèles conçus pour des textes plus simples de bien fonctionner. Cependant, il existe beaucoup de données juridiques publiques disponibles qui ont été annotées pour diverses tâches. Étonnamment, il semble qu'il n'existe pas d'ensemble de données spécifiquement pour la négation juridique. Ce manque est important à combler, car comprendre la négation dans le langage juridique peut aider les utilisateurs à mieux interpréter les textes juridiques.

#Nos contributions

Dans notre travail, nous avons créé quatre nouveaux ensembles de données axés sur les jugements juridiques des tribunaux en Suisse et en Allemagne. Ces ensembles de données sont en allemand, français et italien. Chacun contient environ 1 000 phrases, annotées pour montrer où se trouvent les Négations et jusqu'où s'étend leur impact. Nous avons constaté que les phrases juridiques tendent à être plus longues, et que les portées de négation dans ces phrases sont également plus longues par rapport à d'autres ensembles de données.

Nos expériences ont révélé que le domaine juridique représente un défi difficile pour les modèles essayant de résoudre les portées de négation. Les modèles formés sur des données générales n'ont pas aussi bien performé lorsqu'ils ont été testés sur nos ensembles de données juridiques. Cependant, nos nouveaux ensembles de données nous ont permis de peaufiner ces modèles. Grâce à des expériences, nous avons constaté que lorsque des modèles étaient formés sur deux langues de données juridiques et évalués sur une troisième, ils obtenaient de meilleurs résultats que ceux formés uniquement sur des domaines généraux.

En combinant toutes les données d'entraînement disponibles, nous avons obtenu des résultats impressionnants, avec des scores F1 autour de 90 % dans nos tests multilingues. Cela montre même que des ensembles de données plus petits peuvent considérablement améliorer les performances des modèles pour des tâches spécifiques comme la résolution de la portée de la négation.

#Travaux connexes

Différentes méthodes ont été utilisées pour s'attaquer à la détection de la négation et à la résolution de la portée. Les premiers travaux reposaient souvent sur des règles. Une méthode bien connue appelée NegEx utilisait des modèles simples pour trouver des négations dans des textes médicaux. D'autres chercheurs ont ensuite appliqué des approches d'apprentissage automatique à cette tâche, obtenant de meilleurs résultats.

Certaines études ont exploré comment les modèles pouvaient effectuer la résolution de la négation dans différentes langues. Cependant, le manque de données annotées dans d'autres langues que l'anglais a limité la recherche. Par exemple, il existe peu d'ensembles de données en allemand et en italien qui se concentrent sur les négations, ce qui complique les études translinguales.

#Ensembles de données juridiques utilisés

Les documents juridiques que nous avons utilisés proviennent de jugements de tribunaux réels en Allemagne et en Suisse. Ces décisions ont été collectées à partir de bases de données publiques et couvrent divers sujets juridiques. Chaque jugement présente généralement des informations de manière structurée, détaillant des aspects comme le contexte de l'affaire, les considérations juridiques et le jugement final.

Pour notre recherche, nous avons annoté quatre nouveaux ensembles de données pour les indices et portées de négation. Nous avons également veillé à ce que les ensembles de données existants soient standardisés pour faciliter leur accès. Nos ensembles de données annotées sont constitués de jugements juridiques qui fournissent une fréquence plus élevée d'indices de négation par rapport à d'autres sources.

#Processus d'annotation

Nos Annotations ont été effectuées par des annotateurs humains qui sont des locuteurs natifs des langues respectives. Ces personnes sont des étudiants universitaires de divers domaines, mais tous ne studient pas le droit. Pour maintenir la qualité, un annotateur ayant une formation linguistique a vérifié le travail pour assurer la cohérence.

Un ensemble de directives a été établi pour orienter le processus d'annotation et est basé sur des méthodes existantes pour les textes en anglais. Des règles importantes comprenaient le fait de se concentrer uniquement sur les principaux indices de négation, d'annoter une seule négation par phrase, et de suivre une stratégie de portée maximale, où l'influence de la négation est marquée aussi largement que possible.

#Configuration expérimentale

Nous avons réalisé des expériences pour évaluer à quel point différents modèles pouvaient effectuer la résolution de la portée de la négation en utilisant nos ensembles de données juridiques multilingues. Nous avons utilisé l'architecture NegBERT, qui avait connu du succès dans des travaux précédents, et l'avons testée avec divers modèles pré-entraînés dans différentes langues. Chaque expérience a été réalisée plusieurs fois pour garantir la fiabilité.

De plus, nous avons examiné la performance de modèles avancés et comparé les méthodes zéro-shot et few-shot pour voir à quel point elles pouvaient gérer la tâche sans réglage fin spécifique sur nos ensembles de données.

#Résultats sur les ensembles de données juridiques

La performance des modèles était notablement meilleure lorsqu'ils étaient ajustés sur nos ensembles de données juridiques. Nous avons découvert que les modèles pré-entraînés sur des données juridiques performaient mieux que ceux formés uniquement sur des ensembles de données généraux, montrant que s'entraîner sur des données pertinentes est essentiel pour une performance réussie.

Dans nos expériences zéro-shot, où aucune formation juridique préalable n'avait été effectuée, les résultats étaient plus faibles. Les modèles ayant inclus des données juridiques pendant l'entraînement ont montré des améliorations significatives dans leur capacité à prédire efficacement les portées de négation.

En élargissant les données d'entraînement pour inclure une plus grande variété de documents juridiques, les performances des modèles se sont considérablement améliorées, prouvant que l'exposition à un langage juridique plus complexe aide à obtenir de meilleures prédictions.

#Analyse des erreurs

Après avoir réalisé nos expériences, nous avons analysé les résultats pour identifier les erreurs communes commises par les modèles. Un problème était lié à la longueur des portées de négation prédites. Les modèles produisaient souvent des longueurs de prédiction plus courtes par rapport aux longueurs réelles des portées annotées. Cette divergence souligne la structure unique des phrases juridiques, qui peuvent souvent être plus complexes.

Un autre défi identifié était la présence de portées non continues où des interruptions dans la phrase, comme des commentaires annexes ou des déclarations contrastantes, rendaient difficile pour le modèle de capturer toutes les parties pertinentes.

#Conclusions et prochaines étapes

Notre travail a produit de nouveaux ensembles de données juridiques annotés pour la négation et a montré que le domaine juridique présente des défis uniques pour les modèles de résolution de portée de négation. Nous avons trouvé que les systèmes existants formés sur des ensembles de données plus larges ne fonctionnent pas aussi bien dans le domaine juridique sans réglage fin spécifique.

À l'avenir, augmenter le volume de données d'entraînement aiderait à améliorer la précision des modèles, surtout pour des phrases juridiques complexes. Diversifier les sources de données à travers différents domaines juridiques peut également conduire à de meilleures performances des modèles. De plus, les travaux futurs devraient prêter attention aux exigences spécifiques de la langue juridique lors de l'évaluation des systèmes existants dans différentes tâches de NLP.

L'objectif ultime de notre recherche est d'améliorer la technologie qui peut aider les professionnels du droit à comprendre et analyser les textes juridiques. Bien que notre travail vise à rendre ces systèmes plus efficaces, nous devons toujours tenir compte de leurs limites et du potentiel de biais. Les données juridiques que nous avons utilisées sont publiquement disponibles et ont été anonymisées pour respecter la vie privée.

En résumé, nos efforts contribuent à une meilleure compréhension de la négation dans les textes juridiques, ce qui pourrait aider à créer des outils plus efficaces pour ceux qui travaillent dans le domaine juridique.