Desafios na Avaliação de Sistemas de Recuperação de Informação Legal
Explorando as complexidades de avaliar sistemas de recuperação de informações legais e sua eficácia.
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Índice
Profissionais do direito enfrentam uma quantidade crescente de informações que precisam filtrar para encontrar casos e artigos relevantes. Esse desafio fica ainda mais complicado por causa das pressões de tempo, já que os advogados geralmente precisam contabilizar cada minuto gasto em um caso. Pesquisas mostram que os advogados gastam cerca de 15 horas por semana procurando jurisprudência. Sistemas de recuperação de informação (IR) jurídica visam ajudar esses profissionais a encontrar as informações necessárias de forma rápida e eficiente. Para conseguir isso, esses sistemas estão sempre melhorando seus métodos de recuperação e classificação. No entanto, a Avaliação desses sistemas nem sempre é feita de forma consistente, o que pode gerar vários desafios.
Métodos de Avaliação para IR Jurídica
Pesquisas mostraram que a avaliação de sistemas de IR jurídica é muitas vezes inconsistente. Um estudo destacou que alguns artigos na área de IA e direito carecem completamente de avaliação de desempenho. Essa inconsistência levanta questões sobre a relevância e utilidade dos achados apresentados nesses estudos. Autores argumentam que se a comunidade de IA e direito quer continuar relevante para os profissionais do direito, precisa incluir a avaliação em todos os estudos e envolver os usuários finais no processo de avaliação.
O artigo discute os desafios de avaliação específicos dos sistemas de IR jurídica, focando particularmente na classificação de documentos. Quando alterações são feitas no algoritmo que afetam a classificação, é essencial monitorar essas mudanças de forma eficaz. No entanto, as características da IR jurídica, combinadas com dados limitados sobre os usuários, criam desafios que tornam os métodos tradicionais de avaliação menos eficazes.
Características da Recuperação de Informação Jurídica
Os sistemas de IR jurídica são diferentes dos sistemas de busca na web em geral. Uma distinção significativa é que os profissionais do direito costumam restringir suas buscas a informações de sua jurisdição e idioma específicos. Esse foco limita a base de usuários disponível e, consequentemente, os dados dos quais os métodos de avaliação podem extrair insights.
Profissionais do direito geralmente estão sob muita pressão de tempo. Eles não podem se dar ao luxo de perder nenhuma informação crucial, já que sua reputação profissional está em jogo. Pesquisas indicam que perder itens relevantes pode ter um impacto negativo considerável sobre os profissionais do direito, enquanto ler artigos irrelevantes tem um impacto menor. Assim, na área jurídica, dá-se mais importância ao recall do que à precisão nesses sistemas. Na prática, os profissionais costumam continuar suas buscas até sentir que encontraram informações relevantes suficientes, o que varia de acordo com seu nível de experiência e o caso específico em questão.
Outra característica fundamental da IR jurídica é a natureza dos documentos que estão sendo recuperados. Documentos legais podem variar significativamente em comprimento, desde relatórios governamentais longos até artigos de notícias curtos. Essa diversidade adiciona complexidade aos processos de recuperação e classificação. Os documentos também são limitados por jurisdições, o que significa que os resultados podem diferir para os usuários com base em suas assinaturas em fontes legais específicas.
Métodos Comuns de Avaliação
Os métodos de avaliação comuns incluem coleções de testes baseadas em julgamentos de relevância de especialistas, feedback implícito, pesquisas com usuários e testes A/B. Cada um desses métodos tem seu próprio conjunto de desafios quando aplicado a sistemas de IR jurídica.
Coleções de Testes Baseadas em Julgamentos de Relevância de Especialistas
Esse método geralmente envolve reunir opiniões de especialistas sobre quais documentos são relevantes para consultas específicas. No entanto, adquirir e manter essas coleções costuma ser caro. Os profissionais do direito podem achar desafiador manter esses conjuntos atualizados devido à natureza dinâmica das mudanças legais, que podem tornar julgamentos antigos obsoletos.
Além disso, a dependência de especialistas significa que o processo de avaliação pode não refletir as opiniões de diferentes grupos de usuários, como iniciantes versus profissionais experientes. Para os sistemas de IR jurídica, isso levanta a questão de se as avaliações dos especialistas estão alinhadas com as reais necessidades dos usuários, tornando esse método menos ideal para avaliação contínua.
Coleções de Testes Baseadas em Feedback Implícito
Essa abordagem depende das interações dos usuários, como cliques em resultados de busca, para medir relevância. No entanto, os sistemas de IR jurídica costumam ter uma base de usuários limitada, com muitas consultas sendo únicas para indivíduos específicos. Essa escassez pode dificultar a obtenção de conclusões significativas a partir do feedback implícito. Em particular, a necessidade de múltiplos usuários realizando a mesma consulta para significância estatística leva a desafios na avaliação da relevância dos resultados de forma eficaz.
Pesquisas com Usuários
Perguntar diretamente aos usuários sobre feedback pode ser valioso, mas estudos mostram que as percepções dos usuários sobre recall podem diferir significativamente dos resultados reais. Por exemplo, profissionais do direito podem acreditar que atingem altos níveis de recall, enquanto cálculos reais revelam resultados muito mais baixos. Além disso, os usuários podem adaptar suas estratégias de busca, complicando a avaliação de quaisquer mudanças no sistema.
Testes A/B
Em sistemas de grande escala, os testes A/B são um método comum para avaliar mudanças. No entanto, sistemas comerciais de IR jurídica frequentemente não conseguem dividir usuários em grupos para testes. Profissionais do direito esperam resultados consistentes, e quaisquer diferenças entre usuários podem levar a inconsistências na avaliação. Como resultado, testes A/B geralmente não são viáveis em contextos de IR jurídica.
Avaliação de Sistemas de IR Jurídica
Dadas as dificuldades únicas associadas à IR jurídica, é claro que os métodos de avaliação padrão não são suficientes. O artigo sugere que todos os métodos comuns de avaliação são sub-ótimos para avaliar mudanças nos algoritmos de classificação em sistemas de recuperação de informação jurídica ao vivo.
O estudo usa dados de um motor de busca jurídica comercial para explorar ainda mais esses desafios. Ele foca na avaliação dentro do sistema; ou seja, como avaliar da melhor forma uma mudança nos algoritmos de classificação sem alterar os documentos recuperados.
Características de Documentos e Usuários
As características dos usuários em IR jurídica são críticas para entender como avaliar a eficácia do sistema. Profissionais do direito frequentemente operam sob restrições de tempo rígidas e não podem se dar ao luxo de perder informações cruciais. Essa pressão significa que eles exigem que os sistemas de IR forneçam alto recall e resultados relevantes sem exigir muito tempo para feedback ou avaliação.
Os documentos legais também são diversos, com vários gêneros e comprimentos, o que adiciona mais uma camada de complexidade às tarefas de recuperação. Como os sistemas de IR jurídica são restritos a jurisdições específicas, os resultados exibidos para os usuários diferem dependendo de seus direitos de acesso e assinaturas. Essa diferença pode afetar significativamente os modelos de feedback implícito, já que os usuários podem não estar vendo os mesmos documentos.
Implicações para Trabalhos Futuros
Dadas as dificuldades identificadas, o artigo conclui que trabalhos futuros deveriam se concentrar em desenvolver métodos de avaliação menos comuns. Uma sugestão é explorar modelos de avaliação baseados em custo, que podem fornecer uma maneira mais eficaz de avaliar sistemas de IR jurídica.
Conclusão
Profissionais do direito estão inundados com grandes quantidades de informações digitais, enfatizando a necessidade de sistemas de IR jurídica eficientes e eficazes. Enquanto a avaliação desses sistemas é essencial, muitas vezes não é feita de forma consistente ou adequada. As características da IR jurídica e a base de usuários limitada criam desafios específicos que os métodos tradicionais de avaliação têm dificuldade em abordar.
Os métodos de avaliação comuns, seja baseados em julgamentos de especialistas, feedback implícito, pesquisas com usuários ou testes A/B, todos têm limitações quando aplicados a sistemas de IR jurídica. Como resultado, há uma necessidade urgente de novas estratégias de avaliação que possam se adequar melhor à natureza distinta da recuperação de informações jurídicas.
Em conclusão, enquanto os sistemas de IR jurídica desempenham um papel vital em ajudar profissionais a lidar com a sobrecarga de informações, desenvolver métodos de avaliação robustos e eficazes continua sendo um desafio crítico na área. A jornada em direção a uma avaliação significativa na recuperação de informações jurídicas continua, e trabalhos futuros devem se adaptar para atender às necessidades dos profissionais do direito em um cenário de informações cada vez mais complexo.
Título: High Recall, Small Data: The Challenges of Within-System Evaluation in a Live Legal Search System
Resumo: This paper illustrates some challenges of common ranking evaluation methods for legal information retrieval (IR). We show these challenges with log data from a live legal search system and two user studies. We provide an overview of aspects of legal IR, and the implications of these aspects for the expected challenges of common evaluation methods: test collections based on explicit and implicit feedback, user surveys, and A/B testing. Next, we illustrate the challenges of common evaluation methods using data from a live, commercial, legal search engine. We specifically focus on methods for monitoring the effectiveness of (continuous) changes to document ranking by a single IR system over time. We show how the combination of characteristics in legal IR systems and limited user data can lead to challenges that cause the common evaluation methods discussed to be sub-optimal. In our future work we will therefore focus on less common evaluation methods, such as cost-based evaluation models.
Autores: Gineke Wiggers, Suzan Verberne, Arjen de Vries, Roel van der Burg
Última atualização: 2024-03-27 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2403.18962
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2403.18962
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.
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Ligações de referência
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- https://www.bill4time.com/time-tracking-software
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- https://wetten.overheid.nl/zoeken
- https://www.rechtspraak.nl/
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- https://ceur-ws.org/Vol-2345/
- https://www.springer.com/lncs