Faire avancer l'analyse des documents manuscrits en droit

Analyser des documents manuscrits, surtout dans des domaines spéciaux comme le droit, c'est super compliqué. La plupart des outils disponibles aujourd'hui galèrent avec le texte manuscrit, surtout quand il y a un mélange de texte imprimé et manuscrit. C'est un gros souci pour les documents juridiques comme les Premières Informations Rapports (FIR), qui sont créés quand quelqu'un dépose une plainte pour un crime. Notre but, c'est de créer un système qui peut analyser ces documents FIR de manière efficace.

#Le Défi

Les documents juridiques, en particulier les FIR, sont un mélange de texte imprimé et manuscrit. Ça complique la compréhension de ce que disent les documents. Beaucoup de méthodes existantes pour analyser des documents se concentrent sur des formulaires comme des factures et des reçus, mais il y a eu peu de travail sur les documents juridiques, surtout ceux écrits à la main.

Les FIR contiennent diverses infos comme la date de l'incident, les noms des personnes impliquées et les lois qui peuvent avoir été violées. L'écriture varie énormément puisque différents agents de police écrivent ces rapports. Ça veut dire qu'un outil doit être capable de reconnaître de nombreux styles et formats d'écriture différents.

#Création d'un Nouveau Jeu de Données

Pour résoudre ce problème, on a créé un nouveau jeu de données spécifiquement pour les FIR. On a rassemblé un grand nombre de ces documents dans différents commissariats en Inde. Ce jeu de données est particulièrement difficile à analyser car il inclut du texte imprimé et manuscrit. On a étiqueté les documents pour aider nos outils à comprendre où chercher des infos spécifiques.

Le jeu de données qu'on a créé est le premier du genre axé uniquement sur les documents juridiques. Il fournit une base solide pour entraîner des outils d'apprentissage automatique à analyser des documents juridiques manuscrits en détail.

#Notre Approche

On a développé un nouveau système appelé TransDocAnalyser, conçu pour traiter les documents FIR manuscrits hors ligne. Le système se compose de plusieurs composants qui travaillent ensemble pour localiser et étiqueter les champs dans les documents.

#Fonctions Clés de TransDocAnalyser

1. Localisation et Étiquetage des Champs : Le système utilise des techniques avancées pour identifier les différentes sections du document. Ça aide à localiser et à étiqueter les informations dans les FIR.

2. Reconnaissance d'écriture manuscrite : Le système emploie des techniques modernes pour reconnaître le texte manuscrit. C'est essentiel puisqu'une grande partie des documents FIR contient des infos manuscrites.

3. Méthode de Post-Correction : Pour gérer les erreurs de reconnaissance des caractères, on a introduit une méthode pour corriger les erreurs spécifiquement pour les termes juridiques. Ça garantit une plus grande précision dans les résultats finaux.

#Comment Ça Fonctionne

Le système TransDocAnalyser inclut une architecture encodeur-décodeur qui est très efficace pour traiter les documents.

#Encodeur

L'encodeur est chargé d'analyser les images des documents. Il utilise des modèles de détection d'objets avancés pour produire des zones de délimitation autour des sections importantes du document. Il identifie où se trouvent les noms, les dates, et d'autres infos pertinentes.

#Décodeur

Une fois le document analysé, le décodeur entre en jeu. Il prend les images localisées et les convertit en texte. Le décodeur est affiné avec un vocabulaire spécifique au domaine, ce qui améliore sa capacité à reconnaître correctement les termes juridiques.

#Post-Correction

Même avec les meilleurs outils de reconnaissance, des erreurs vont encore se produire. C'est pourquoi on a conçu une méthode de post-correction pour ajuster les erreurs dans le texte reconnu. Si la confiance de reconnaissance est faible, le système se réfère à une base de données de termes juridiques pertinents pour trouver la bonne correspondance.

#Avantages

Le système TransDocAnalyser offre plusieurs avantages :

1. Haute Précision : Il a été testé sur notre jeu de données FIR et a montré qu'il surpasse de manière significative les méthodes OCR traditionnelles.

2. Spécialisé pour les Documents Juridiques : Le système est spécifiquement réglé pour le domaine juridique, ce qui le rend plus efficace pour analyser les FIR que les outils à usage général.

3. Jeu de Données Publiquement Disponible : Le jeu de données FIR que nous avons créé est disponible publiquement, permettant de poursuivre la recherche dans ce domaine important.

#Travaux Connexes

D'autres Jeux de données et frameworks ont été développés pour l'analyse de documents. Cependant, ils se concentrent principalement sur des documents financiers ou généraux plutôt que juridiques. Notre travail comble un vide dans ce domaine en fournissant un jeu de données dédié et un cadre d'analyse spécialisé.

#Détails du Jeu de Données

Le jeu de données FIR inclut des échantillons détaillés de FIR collectés dans divers commissariats en Inde. Chaque document a été soigneusement annoté pour mettre en évidence les champs importants. Ça aide à entraîner et évaluer nos modèles efficacement.

Le jeu de données comprend :

• Année de l'incident
• Noms du plaignant
• Noms du commissariat de police
• Statuts juridiques pertinents

Ces champs ont été spécifiquement sélectionnés pour capturer des informations critiques qui peuvent être analysées pour détecter des tendances et des modèles dans les données criminelles.

#Évaluation de la Performance

Pour mesurer comment notre système fonctionne, on a effectué plusieurs tests. On a regardé :

1. Détection des Étiquettes de Champs : À quel point notre système peut identifier et étiqueter de manière précise les différentes parties du document.
2. Résultats OCR : La performance globale de notre reconnaissance d'écriture manuscrite comparée aux outils existants.
3. Comparaison avec D'autres Méthodes : On a évalué notre système par rapport à des solutions OCR populaires pour démontrer son efficacité.

Les résultats montrent que TransDocAnalyser a obtenu une haute précision, un bon rappel et des métriques de performance globales, ce qui en fait une solution à la pointe pour analyser des documents juridiques manuscrits.

#Travaux Futurs

Le succès de TransDocAnalyser ouvre la porte à de nombreuses possibilités. Les travaux futurs peuvent se concentrer sur :

• L'élargissement du jeu de données pour inclure plus de types de documents et de styles d'écriture.
• Tester le système sur d'autres types de documents dans des domaines différents comme la santé et la finance.
• Améliorer les méthodes de post-correction pour augmenter encore la précision.

#Conclusion

Le cadre TransDocAnalyser est une approche prometteuse pour analyser des documents juridiques manuscrits. En se concentrant sur les FIR, il répond à un besoin critique d'outils capables de gérer les complexités du texte juridique. La disponibilité publique du jeu de données FIR sert de base pour la recherche et le développement dans ce domaine. On pense qu'avec des améliorations et adaptations continues, ce cadre peut considérablement améliorer notre capacité à traiter et analyser des documents juridiques, au bénéfice de différents acteurs dans le domaine juridique.