Construindo e Avaliando Resumos Legais

Neste artigo, a gente fala sobre como os resumos legais são feitos e avaliados. Resumos legais são importantes porque dão uma descrição clara e concisa de casos jurídicos. A gente foca nos padrões usados para criar esses resumos, como os modelos são treinados para gerá-los e a eficácia de diferentes abordagens.

#Padrões de Resumo

Resumos legais geralmente seguem padrões específicos. Na nossa análise, a gente olhou para 1.049 resumos de teste. O padrão mais comum foi o formato Problema - Conclusão - Raciocínio. Isso significa que os resumos normalmente começam dizendo qual é o problema, seguido pela conclusão e depois o raciocínio por trás da decisão. Uma parte menor dos resumos (cerca de 3,6%) usou uma ordem diferente, mencionando a conclusão antes do raciocínio.

A nossa pesquisa encontrou 54 padrões diferentes usados para resumir documentos legais. Esses padrões mostram que os especialistas jurídicos têm várias abordagens na hora de estruturar seus resumos. Essa diversidade destaca a necessidade de pensar sobre como a estrutura influencia na geração de resumos em contextos jurídicos.

#Modelos de Treinamento

Para entender melhor como esses resumos são criados, a gente treinou vários modelos usando GPUs poderosas. Usamos um tipo específico de modelo chamado BART, que é eficaz para sumarização. Os modelos foram treinados com uma taxa de aprendizado consistente e passaram por várias etapas de treinamento, ajustando-se com base em seu desempenho.

A gente também definiu limites para o comprimento dos resumos gerados pelos modelos. Por exemplo, colocamos um máximo de 256 tokens e testamos o desempenho de diferentes modelos sob essas restrições. Essas etapas ajudaram a garantir que os resumos gerados fossem coerentes e relevantes.

#Classificando Resumos

Além de gerar resumos, a gente também se concentrou em classificar as frases dentro desses resumos. Usamos uma versão ajustada de um modelo chamado legalBERT. Esse modelo conseguiu identificar diferentes partes dos resumos com base em um sistema de classificação de quatro vias. A gente treinou esse modelo usando uma variedade de resumos legais, garantindo uma boa compreensão de como as frases funcionam no contexto jurídico.

Dividimos nosso conjunto de dados em partes de treinamento, validação e teste para medir o desempenho do modelo com precisão. O classificador obteve uma boa pontuação, indicando que poderia identificar efetivamente os principais componentes dos resumos legais.

#Abordagem SentBS

A abordagem SentBS foi outro método que a gente examinou para gerar resumos legais. Esse método foi originalmente implementado usando um modelo maior chamado BART-large e exigia uma GPU poderosa. Nosso objetivo era implementar esse método usando um modelo de backbone diferente, mantendo a mesma estrutura de avaliação.

Enfrentamos algumas limitações com nosso hardware, então adaptamos nossa abordagem para funcionar nas GPUs disponíveis. Depois disso, testamos várias configurações para garantir que os modelos gerassem resumos precisos. Nossas adaptações nos permitiram comparar os resultados do SentBS com os modelos que desenvolvemos.

#Avaliando Similaridade Estrutural

Para avaliar o quão próximos os resumos gerados estavam do formato desejado, desenvolvemos uma forma de medir a similaridade estrutural. Essa métrica comparava os resumos gerados com resumos ideais. Usamos uma abordagem que calculava as diferenças entre os dois resumos para medir a similaridade.

Os resultados mostraram que os modelos conseguiam produzir resumos que se alinhavam bem com as estruturas que estávamos mirando. No entanto, houve momentos em que o modelo de classificação podia fazer previsões erradas. Para resolver isso, usamos resumos escritos por humanos como referência, permitindo que estimássemos os limites superiores das pontuações de similaridade.

#Controle de Comprimento em Resumos

A gente explorou como controlar o comprimento dos resumos influenciava os resultados finais. Descobrimos que havia uma correlação entre o comprimento dos resumos gerados e sua qualidade. Por exemplo, definir um comprimento máximo fixo muitas vezes resultava em desempenho mais baixo ao criar resumos mais longos, indicando que poderia ser desafiador para os modelos fornecer informações completas dentro de limites rigorosos.

A gente também testou como restrições de comprimento mínimo impactavam na qualidade dos resumos. Ajustando esses parâmetros, observamos que dar aos modelos um comprimento maior para trabalhar resultava em melhores resultados. Isso indicou que permitir mais flexibilidade no processo de geração levava a resumos mais ricos e detalhados.

#Pontuações ROUGE

Uma das formas que usamos para avaliar nossos modelos foi através das pontuações ROUGE. Essas pontuações medem o quanto os resumos gerados se sobrepõem aos resumos de referência, que são representações ideais da informação.

Ao analisar nossos resultados, notamos melhorias nas pontuações de recall quando integramos informações estruturais em nossos modelos. No entanto, também foi observado um leve decréscimo na precisão. Isso indicou um trade-off onde saídas mais longas e estruturadas às vezes incluíam mais erros, resultando em qualidade inferior em alguns casos.

#Avaliação Humana

Para avaliar ainda mais a qualidade dos resumos gerados, fizemos avaliações com especialistas jurídicos. Esses especialistas revisaram e compararam as saídas de diferentes modelos com resumos de referência. Eles deram feedback sobre a fidelidade e a coerência de cada resumo, focando em como bem eles capturavam componentes essenciais como o problema, raciocínio e conclusão.

A gente reuniu insights de três especialistas jurídicos que avaliaram uma variedade de resumos gerados. As avaliações deles ajudaram a entender como diferentes modelos se saíam e onde melhorias poderiam ser feitas. Essa etapa foi crítica para garantir que nossos modelos estivessem alinhados com as práticas de comunicação jurídica do mundo real.

#Conclusão

A construção e avaliação de resumos legais são processos complexos que dependem de uma variedade de métodos e modelos. Ao analisar padrões em resumos e treinar modelos para gerar e classificar conteúdo, ganhamos uma compreensão mais profunda de como a informação legal pode ser comunicada de forma eficaz.

Nossas descobertas demonstram a importância da estrutura e do controle de comprimento na produção de resumos de alta qualidade. Através de várias avaliações, incluindo pontuações ROUGE e avaliações de especialistas, destacamos a eficácia de diferentes abordagens. No final, esses esforços ajudam a melhorar a clareza e a coerência de documentos legais, beneficiando tanto profissionais do direito quanto o público.

Melhorar os resumos legais é uma tarefa contínua que requer um aperfeiçoamento constante de técnicas e modelos. À medida que avançamos, será essencial explorar mais maneiras de aprimorar a geração e avaliação de resumos legais, garantindo que atendam aos altos padrões exigidos em contextos jurídicos.