Automatizando a Categorização de Texto em Questões Legais

Este artigo fala sobre um método para identificar automaticamente partes importantes de Textos em problemas legais descritos por pessoas comuns. Essas partes ajudam a categorizar os problemas em diferentes áreas do direito. O texto que usamos para este estudo vem de um conjunto de problemas que as pessoas compartilharam enquanto buscavam ajuda Legal. Esses problemas foram analisados por advogados treinados que destacaram partes do texto que achavam importantes para identificar a área de direito correta.

#A Importância da Tarefa

Conseguir categorizar problemas legais de forma precisa é crucial para organizações que oferecem assistência legal gratuita. Isso ajuda a conectar pessoas que precisam de ajuda com os recursos legais certos. A tarefa de Categorização é complexa porque diferentes advogados podem ter opiniões diferentes sobre como interpretar um problema, especialmente quando as descrições são vagas ou não claras.

#Coleta de Dados

Coletamos um conjunto de dados de uma organização de assistência legal que permite que indivíduos descrevam seus problemas com suas próprias palavras. Depois de remover qualquer informação pessoal, essas descrições de problemas foram dadas a um grupo de advogados para Anotação. Os advogados escolheram quais áreas do direito eram relevantes para os problemas e destacaram as partes específicas do texto que apoiavam suas escolhas. Em média, cada descrição de problema recebeu a contribuição de cerca de cinco advogados.

#Subjetividade na Categorização Legal

Como questões legais podem ser complicadas e subjetivas, diferentes advogados podem destacar partes diferentes da mesma descrição para apoiar suas conclusões. Essa subjetividade pode levar a desentendimentos sobre quais partes do texto são essenciais. Enquanto muitos podem ver essas discordâncias como um ruído desnecessário nos dados, consideramos que são sinais valiosos porque vêm de especialistas na área.

#A Tarefa de Previsão

Nosso objetivo é criar um sistema que possa identificar automaticamente as partes relevantes do texto que apoiam a categorização de um problema em uma área específica do direito. Isso envolve treinar Modelos que aprendem a partir do conjunto de dados anotados por especialistas. Depois, comparamos o quão bem diferentes abordagens funcionam para essa tarefa.

#Metodologia

Na nossa abordagem, tratamos o problema de identificar trechos de texto como uma tarefa de rotulagem. O modelo prevê quais partes do texto correspondem às áreas do direito relevantes para cada descrição de problema. Usamos vários métodos para avaliar o quão bem esses modelos performam, incluindo comparar previsões com diferentes tipos de padrões "gold" criados a partir das entradas dos anotadores.

#Estratégias de Avaliação

Como pode haver várias formas válidas de anotar a mesma descrição, exploramos diferentes métodos de avaliação. Consideramos avaliações em nível de trecho e em nível de palavra. Nas avaliações em nível de trecho, um trecho previsto deve corresponder exatamente aos trechos escolhidos pelos anotadores humanos. Nas avaliações em nível de palavra, qualquer palavra sobreposta entre trechos previstos e os trechos anotados é considerada correta, mesmo que os trechos não coincidam perfeitamente.

#Lidar com a Subjetividade

Ao treinar os modelos, adotamos duas estratégias principais para lidar com a natureza subjetiva das anotações. Uma abordagem envolveu agregar as anotações com base na votação da maioria, incluindo apenas partes que a maioria dos anotadores concordou. A outra metodologia manteve as anotações originais intactas, tratando-as como exemplos distintos. Essa segunda abordagem aceitou as variações de opiniões como sinais importantes que o modelo poderia aprender.

#Treinamento dos Modelos

Os modelos foram treinados para maximizar sua capacidade de prever os trechos corretos com base nos dados de treinamento. Usamos um tipo de modelo bem conhecido que leva em conta o contexto das palavras no texto para melhorar as previsões.

#Resultados

Nossos experimentos mostraram que os modelos treinados com anotações da votação da maioria tiveram um desempenho melhor do que aqueles que usaram anotações individuais. Isso sugere que há benefícios em agregar as entradas de vários especialistas ao tentar identificar trechos de texto relevantes.

#Comparando Diferentes Arquiteturas de Modelos

Também analisamos o uso de versões melhoradas de modelos de linguagem populares para ver se poderiam melhorar ainda mais o desempenho. Esses novos modelos mostraram resultados promissores, superando versões anteriores em várias métricas de avaliação.

#Limitações

Apesar dos resultados positivos, há algumas limitações na nossa abordagem. O conjunto de dados que usamos não pode ser liberado publicamente devido a preocupações de privacidade. Essa falta de acesso pode dificultar para outros replicarem nosso estudo.

Além disso, enquanto estimamos o desempenho com base no melhor anotador para cada caso, isso pode não refletir sempre as verdadeiras capacidades do modelo, já que as anotações podem vir de diferentes fontes.

#Conclusão

Neste trabalho, analisamos um método para identificar automaticamente trechos importantes em descrições de problemas legais. Ao desenvolver e testar várias abordagens, buscamos abordar a subjetividade inerente nas tarefas de categorização legal.

Através dos nossos experimentos, mostramos que agregar anotações de especialistas pode levar a um melhor desempenho. No entanto, ainda há espaço para melhorias, especialmente em como lidamos com diferentes tipos de anotações e a necessidade de dados mais acessíveis para futuras pesquisas.

Ao avançar os métodos para previsão automática de trechos nesse contexto, contribuímos para o objetivo maior de melhorar a assistência legal para indivíduos que buscam ajuda. Nossas descobertas podem ajudar organizações a fornecer suporte mais eficaz para quem precisa.