Melhorando o BERT para Textos Jurídicos em Turco

O uso de tecnologia na área jurídica tá ficando cada vez mais importante. Textos legais podem ser longos e complicados, o que dificulta o trabalho com eles. Pra ajudar os profissionais do direito, ferramentas como Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER) e classificação de texto podem facilitar encontrar informações rápido. Um dos modelos mais populares pra processar linguagem é o BERT. BERT significa Representações de Codificador Bidirecional de Transformers e é feito pra entender a linguagem em contexto.

Embora o BERT tenha funcionado bem em várias tarefas, ainda tem espaço pra melhorias, especialmente pra línguas que não sejam inglês e em áreas específicas como o direito. A maior parte das pesquisas sobre o BERT focou no inglês e em tópicos gerais, deixando lacunas em estudos pro domínio jurídico turco. Este artigo discute melhorias feitas no modelo BERT pra lidar melhor com textos legais em turco.

#Contexto

O BERT é um tipo de rede neural baseada no modelo Transformer. Ele aprende com um grande volume de dados textuais pra entender como as palavras se encaixam nas frases. O processo de aprendizado do BERT tem duas etapas principais: pré-treinamento e ajuste fino. Durante o pré-treinamento, o BERT aprende a linguagem a partir de uma enorme quantidade de texto. O ajuste fino é onde o modelo é ajustado pra tarefas específicas usando conjuntos de dados menores e rotulados.

Já existem alguns modelos focados em textos legais em turco, mas eles não exploraram completamente as necessidades específicas da área. Dois modelos notáveis, BERTurk-Legal e HukukBERT, tentaram treinar o BERT especificamente pra tarefas jurídicas, mas sem mudar muito a estrutura básica do BERT.

#Objetivos do Estudo

Esse estudo tem como objetivo modificar o modelo BERT especificamente pro domínio jurídico turco. Ele foca em mudar como o modelo aprende durante a fase de pré-treinamento. Os principais objetivos são:

1. Melhorar o modelo BERT pra textos legais em turco.
2. Testar novos métodos de treinamento e ver como eles afetam o desempenho.
3. Medir o sucesso dessas mudanças em comparação com modelos existentes.

#Métodos

Pra alcançar esses objetivos, três mudanças principais no processo de treinamento foram implementadas:

1. Mudança na Previsão da Próxima Frase (NSP): Em vez de usar a tarefa NSP, que determina se uma frase segue logicamente a outra, uma nova tarefa chamada Previsão da Ordem das Frases (SOP) foi introduzida. Isso ajuda o modelo a focar na ordem das frases em vez de apenas na conexão entre elas.

2. Remoção do NSP: Em alguns casos, o NSP foi completamente retirado pra ver se só usar o Modelo de Linguagem Máscara (MLM) daria melhores resultados. O MLM envolve ocultar certas palavras em uma frase e treinar o modelo pra adivinhar as palavras que faltam.

3. Combinação de MLM com Frequência de Termos - Frequência Inversa de Documentos (TF-IDF): Em vez de escolher palavras aleatórias pra substituir as que faltam, o modelo seleciona tokens com base na importância deles no texto. Isso significa escolher palavras que são significativas no contexto de documentos legais.

O pré-treinamento usou um conjunto de dados de cerca de 50 MB extraído de documentos de teses legais. Esse conjunto foi limpo e preparado pra que o modelo pudesse aprender efetivamente. Após modificar o processo de treinamento, os modelos foram ajustados especificamente pra tarefas de NER e classificação de texto multirótulo.

#Conjuntos de Dados Usados

Devido à natureza sensível das informações legais, é desafiador compartilhar conjuntos de dados abertamente. Como solução, a pesquisa usou textos de teses jurídicas disponíveis através de um banco de dados nacional. Esses textos foram processados pra eliminar qualquer informação irrelevante, garantindo que apenas conteúdo significativo fosse utilizado pro treinamento.

Os conjuntos de dados anotados fornecidos por uma empresa de tecnologia jurídica continham exemplos rotulados tanto pra NER quanto pra classificação de texto multirótulo. Isso consistiu em várias frases que foram categorizadas em diferentes tópicos ou termos legais.

#Avaliação dos Modelos

Pra avaliar como os modelos modificados se saíram, o estudo usou um processo de avaliação em duas etapas. A primeira etapa envolveu testar os modelos no conjunto de dados legais de 50 MB pra ver qual teve melhor desempenho nas tarefas de NER e classificação multirótulo.

Os modelos foram então ajustados usando uma abordagem estruturada, onde o conjunto de dados foi dividido em conjuntos de treinamento, validação e teste. O desempenho foi medido usando métricas como precisão e recall.

Na segunda etapa, os melhores modelos da primeira avaliação foram treinados ainda mais em conjuntos de dados maiores de 100 MB, 500 MB, 1 GB e 2 GB. Isso foi feito pra ver como o desempenho mudava com mais dados.

#Resultados

Os resultados mostraram que substituir NSP por SOP geralmente melhorou o desempenho do modelo em ambas as tarefas. Na classificação de texto multirótulo, a precisão aumentou bastante. Além disso, quando o NSP foi completamente removido, os resultados foram ainda melhores, indicando que os textos legais se beneficiaram mais dessa abordagem simplificada.

Pro tarefa de NER, manter o MLM enquanto remove o NSP mostrou resultados promissores, mas o desempenho geral sugeriu que focar apenas no MLM era a melhor estratégia.

Combinar MLM com TF-IDF também levou a melhorias. Especificamente, ao escolher tokens importantes em vez de substituições aleatórias, o resultado do modelo melhorou na classificação multirótulo. No entanto, na NER, adicionar tokens aleatórios diminuiu o desempenho, mostrando que pra tarefas que focam em tokens individuais, ruído pode ser prejudicial.

Quando conjuntos de dados maiores foram usados pro treinamento, os modelos mostraram melhorias consistentes de desempenho em ambas as tarefas de NER e classificação multirótulo. Mesmo com um conjunto de treinamento menor, eles conseguiram superar modelos anteriores treinados em conjuntos de dados significativamente maiores, demonstrando a eficácia da abordagem de pré-treinamento adaptada.

#Conclusão

Esse estudo destaca a importância de adaptar modelos de linguagem pra atender às necessidades específicas de diferentes domínios, como o setor jurídico em turco. Ao modificar o processo de treinamento do BERT, foram alcançadas melhorias significativas na compreensão e classificação de textos legais.

As mudanças feitas nos métodos de pré-treinamento se mostraram benéficas, especialmente ao focar nas palavras mais relevantes no contexto de documentos legais e simplificar as tarefas de treinamento. Os resultados indicam que mais pesquisas são necessárias, especialmente com conjuntos de dados maiores e mais diversos. Isso permitirá o desenvolvimento de ferramentas ainda mais eficazes pros que trabalham em contextos jurídicos.

#Trabalho Futuro

Existem vários caminhos pra futuras pesquisas. Um é expandir os conjuntos de dados, talvez incluindo textos diretamente de práticas jurídicas, o que proporcionaria um contexto mais rico pro treinamento. Além disso, explorar outras tarefas além de NER e classificação multirótulo poderia desbloquear mais usos pra essa tecnologia na área jurídica.

Outra área de exploração envolve treinar modelos por um período maior pra ver se o aprendizado contínuo resulta em melhores resultados. Também há interesse em avaliar como esses modelos se saem em contextos multilíngues ou em várias áreas de estudo, aumentando sua adaptabilidade e potencial efetividade.

No geral, esse estudo serve como uma base pra melhorar as ferramentas de tecnologia jurídica, facilitando pros profissionais acessarem e entenderem as informações legais.