Migliorare BERT per testi legali turchi

L'uso della tecnologia nel campo legale sta diventando sempre più importante. I testi legali possono essere lunghi e complessi, rendendoli difficili da gestire. Per aiutare i professionisti del settore, strumenti come il Riconoscimento di Entità Nominate (NER) e la classificazione del testo possono rendere più facile trovare informazioni rapidamente. Uno dei modelli più popolari per l'elaborazione del linguaggio è BERT. BERT sta per Rappresentazioni di Encoder Bidirezionali da Trasformatori ed è progettato per comprendere il linguaggio nel contesto.

Anche se BERT ha funzionato bene per molti compiti, c'è ancora margine di miglioramento, soprattutto per le lingue diverse dall'inglese e in campi specifici come la legge. La maggior parte delle ricerche su BERT si è concentrata sull'inglese e su argomenti generali, lasciando lacune negli studi per il dominio legale turco. Questo articolo discute i miglioramenti apportati al modello BERT per gestire meglio i testi legali in turco.

#Contesto

BERT è un tipo di rete neurale basata sul modello Transformer. Impara da un'enorme quantità di dati testuali per capire come le parole si uniscono nelle frasi. Il processo di apprendimento di BERT ha due fasi principali: pre-addestramento e fine-tuning. Durante il pre-addestramento, BERT impara il linguaggio da un'enorme quantità di testo. Il fine-tuning è dove il modello viene adattato per compiti specifici utilizzando set di dati più piccoli e etichettati.

Ci sono già alcuni modelli focalizzati sui testi legali turchi, ma non hanno completamente esplorato le esigenze specifiche del campo legale. Due modelli notabili, BERTurk-Legal e HukukBERT, hanno cercato di addestrare BERT specificamente per compiti legali ma senza cambiare significativamente la struttura centrale di BERT.

#Obiettivi dello Studio

Questo studio mira a modificare il modello BERT specificamente per il dominio legale turco. Si concentra sul cambiare il modo in cui il modello impara durante la fase di pre-addestramento. Gli obiettivi principali sono:

1. Migliorare il modello BERT per i testi legali turchi.
2. Testare nuovi metodi di addestramento e vedere come influenzano le prestazioni.
3. Misurare il successo di questi cambiamenti rispetto ai modelli esistenti.

#Metodi

Per raggiungere questi obiettivi, sono state implementate tre principali modifiche al processo di addestramento:

1. Cambiare la Predizione della Prossima Frase (NSP): Invece di utilizzare il compito NSP, che determina se una frase segue logicamente un'altra, è stato introdotto un nuovo compito chiamato Predizione dell'Ordine delle Frasi (SOP). Questo aiuta il modello a concentrarsi sull'ordine delle frasi piuttosto che solo sulla loro connessione.

2. Rimozione di NSP: In alcuni casi, NSP è stato completamente eliminato per vedere se utilizzare solo il Modello di Linguaggio Mascherato (MLM) avrebbe dato risultati migliori. L'MLM implica nascondere alcune parole in una frase e addestrare il modello a indovinare le parole mancanti.

3. Combinare MLM con la Frequenza dei Termini e la Frequenza Inversa dei Documenti (TF-IDF): Invece di scegliere parole casuali da sostituire, il modello seleziona i token in base alla loro importanza nel testo. Questo significa scegliere parole significative nel contesto dei documenti legali.

Il pre-addestramento ha utilizzato un dataset di circa 50 MB estratti da documenti di tesi legali. Questo dataset è stato pulito e preparato affinché il modello potesse apprendere efficacemente. Dopo aver modificato il processo di addestramento, i modelli sono stati affinati specificamente per compiti di NER e classificazione di testo multi-etichetta.

#Dataset Utilizzati

A causa della natura sensibile delle informazioni legali, è difficile condividere i dataset pubblicamente. Come soluzione, la ricerca ha utilizzato testi da tesi legali disponibili attraverso un database nazionale. Questi testi sono stati elaborati per eliminare le informazioni irrilevanti, assicurando che solo contenuti significativi fossero utilizzati per l'addestramento.

I dataset annotati forniti da un'azienda di legal tech contenevano esempi etichettati sia per NER che per la classificazione di testo multi-etichetta. Questo consisteva in molte frasi che erano categorizzate in diversi argomenti o termini legali.

#Valutazione dei Modelli

Per valutare quanto bene hanno performato i modelli modificati, lo studio ha utilizzato un processo di valutazione in due fasi. La prima fase ha coinvolto il test dei modelli sul dataset legale da 50 MB per vedere quale ha performato meglio nei compiti di NER e classificazione multi-etichetta.

I modelli sono stati poi affinati utilizzando un approccio strutturato, dove il dataset è stato diviso in set di addestramento, validazione e test. Le prestazioni sono state misurate utilizzando metriche come precisione e richiamo.

Nella seconda fase, i migliori modelli della prima valutazione sono stati ulteriormente addestrati su dataset più grandi di 100 MB, 500 MB, 1 GB e 2 GB. Questo è stato fatto per vedere come le prestazioni cambiavano con più dati.

#Risultati

I risultati hanno mostrato che sostituire NSP con SOP ha generalmente migliorato le prestazioni del modello in entrambi i compiti. Nella classificazione di testo multi-etichetta, l'accuratezza è aumentata significativamente. Inoltre, quando NSP è stato completamente rimosso, i risultati sono stati ancora migliori, indicando che i testi legali hanno beneficiato di più da questo approccio semplificato.

Per il compito di NER, mantenere l'MLM mentre si rimuoveva NSP ha mostrato risultati promettenti, ma le prestazioni complessive suggerivano che concentrarsi solo su MLM fosse la strategia migliore.

La combinazione di MLM con TF-IDF ha anche portato a miglioramenti. In particolare, quando si sceglievano token importanti piuttosto che sostituzioni casuali, i risultati del modello sono migliorati nella classificazione multi-etichetta. Tuttavia, in NER, aggiungere token casuali ha ridotto le prestazioni, dimostrando che per i compiti che si concentrano su token individuali, il rumore può essere dannoso.

Quando sono stati utilizzati dataset più grandi per l'addestramento, i modelli hanno mostrato miglioramenti di prestazioni costanti in entrambi i compiti di NER e classificazione di testo multi-etichetta. Anche con un set di addestramento più piccolo, sono riusciti a superare i modelli precedenti addestrati su dataset significativamente più grandi, dimostrando l'efficacia dell'approccio di pre-addestramento personalizzato.

#Conclusione

Questo studio evidenzia l'importanza di adattare i modelli di linguaggio per soddisfare le esigenze specifiche di diversi domini, come il campo legale in turco. Modificando il processo di addestramento di BERT, sono stati ottenuti miglioramenti significativi nella comprensione e classificazione dei testi legali.

I cambiamenti apportati nei metodi di pre-addestramento si sono rivelati utili, in particolare concentrandosi sulle parole più rilevanti nel contesto dei documenti legali e semplificando i compiti di addestramento. I risultati indicano che è necessaria ulteriore ricerca, soprattutto con dataset più grandi e più diversi. Questo permetterà lo sviluppo di strumenti ancora più efficaci per chi lavora in contesti legali.

#Lavori Futuri

Ci sono diversi percorsi per la ricerca futura. Uno è espandere i dataset, magari includendo testi direttamente dalle pratiche legali, che fornirebbero un contesto più ricco per l'addestramento. Inoltre, esplorare altri compiti oltre a NER e classificazione multi-etichetta potrebbe sbloccare ulteriori utilizzi per questa tecnologia nel campo legale.

Un'altra area di esplorazione riguarda l'addestramento dei modelli per un periodo più lungo per vedere se l'apprendimento continuo porta a risultati migliori. C'è anche interesse nell'assessare come questi modelli performano in contesti multilingue o in vari campi di studio, migliorando la loro adattabilità e potenziale efficacia.

In generale, questo studio serve come base per migliorare gli strumenti tecnologici legali, rendendo più facile per i professionisti accedere e comprendere le informazioni legali.