Fortalecendo Sistemas de Previsão de Julgamento Legal Contra Ataques

A Previsão de Julgamento Legal é uma tarefa onde tentamos adivinhar o resultado de casos judiciais com base nas descrições dos fatos do caso. Isso envolve usar técnicas de processamento de linguagem natural (PNL) pra analisar textos legais e fornecer possíveis julgamentos. Ultimamente, a disponibilidade de grandes conjuntos de dados e modelos avançados de PNL gerou mais interesse em desenvolver sistemas pra prever julgamentos legais. Mas esses sistemas precisam ser fortes o bastante pra aguentar ataques que possam enganar ou confundir eles.

A maioria das pesquisas passadas se concentrou em criar sistemas de julgamento jurídico baseados em redes neurais. Mas teve pouca atenção em deixar esses sistemas resistentes a ataques que visam suas fraquezas. Nossos estudos mostraram que os modelos existentes eram facilmente atacáveis e não conseguiam lidar com esses desafios de forma eficaz. No nosso trabalho, propomos uma maneira melhor de construir esses sistemas resilientes.

Fizemos testes usando quatro conjuntos de dados legais e descobrimos que nossa abordagem melhorou significativamente o desempenho dos sistemas de previsão de julgamentos legais quando foram atacados. Pelo que sabemos, somos os primeiros a fortalecer os sistemas de previsão de julgamentos legais mais antigos.

#A Necessidade de Sistemas de Previsão de Julgamentos Legais

Informações legais estão principalmente em forma de texto, tornando o processamento de texto legal uma área de pesquisa vital em PNL. Isso inclui tarefas como classificar crimes, prever julgamentos e resumir documentos legais. Em países como a Índia, onde milhões de casos legais estão pendentes, esses sistemas podem ter um papel importante. Eles podem ajudar em várias tarefas, como encontrar leis relevantes, determinar penas ou entender casos anteriores.

Como prever julgamentos legais é crucial, até mesmo um pequeno erro pode levar a resultados injustos no sistema jurídico. Muitos pesquisadores se concentraram em treinar modelos usando técnicas de PNL (como LSTM e BERT) em conjuntos de dados legais. No entanto, teve pouca atenção sobre como esses modelos podem aguentar tentativas de desmantelá-los.

#Nossa Contribuição

1. Testamos modelos existentes usando ataques projetados pra confundi-los depois de ajustar em conjuntos de dados legais e observamos uma queda significativa no desempenho.
2. Propusemos um algoritmo pra treinar modelos a serem mais robustos contra ataques.
3. Implementamos métodos de treinamento que combinaram Aumento de Dados com Treinamento Adversarial pra deixar o modelo mais forte.

#Trabalhos Anteriores em Previsão de Julgamentos Legais

Sistemas anteriores usavam modelos simples como Máquinas de Vetores de Suporte (SVM) com recursos de texto básicos. Mas, com os avanços na tecnologia, métodos mais novos agora utilizam redes neurais, que se tornaram mais comuns na área legal devido à disponibilidade de modelos robustos de PNL como RNN e BERT.

Vários pesquisadores experimentaram diferentes arquiteturas pra prever violações legais usando conjuntos de dados como o Tribunal Europeu dos Direitos Humanos (ECtHR), que contém casos legais. Legal-BERT é um desses modelos que é pré-treinado em documentos legais e projetado especificamente pra prever julgamentos legais.

Pra prever efetivamente os resultados finais dos casos, os modelos devem ser treinados em conjuntos de dados que incluam termos e situações legais únicas. Isso significa que os conjuntos de dados usados pra treinamento devem incluir conjuntos específicos adaptados a diferentes sistemas judiciais, como SCOTUS pra a Suprema Corte americana e ILDC pra a Suprema Corte indiana.

#A Importância do Treinamento Adversarial

O treinamento adversarial se refere a preparar os modelos pra lidar com ataques que manipulam dados de entrada pra confundi-los. Essa abordagem foi explorada em vários modelos de PNL pra melhorar sua robustez. Treinando em conjuntos de dados que incluem exemplos projetados pra enganar o modelo, ele se torna mais capaz de lidar com alterações inesperadas na entrada.

Realizamos ataques adversariais em modelos existentes pra testar sua resiliência. Os resultados mostraram que o desempenho deles caiu significativamente sob tais ataques. Embora tenhamos tentado aumento de dados usando técnicas como retrotradução, os resultados não melhoraram muito.

A capacidade de prever resultados legais é crítica; até mesmo pequenas mudanças na entrada podem afetar a justiça dos julgamentos. Portanto, preparar modelos pra entradas adversariais é essencial.

#Formular o Problema

Quando dado um conjunto de dados legais contendo textos legais e seus rótulos correspondentes (decisões), nosso objetivo é criar um modelo de previsão de julgamento legal que possa prever corretamente o resultado mesmo quando o texto foi alterado, seja intencionalmente ou acidentalmente.

Desenvolvemos uma rotina de treinamento que inclui três métodos:

1. Ajustar modelos existentes.
2. Treinar com dados aumentados.
3. Treinamento adversarial incorporando exemplos adversariais criados artificialmente no processo de treinamento.

Após cada método de treinamento, avaliamos a capacidade do modelo de aguentar ataques adversariais.

#Ajustando Modelos Existentes

Nessa fase, pegamos modelos de referência como BERT, Legal-BERT e RoBERTa e os adaptamos pras nossas tarefas específicas de julgamento legal. Pra maioria dos modelos, focamos nos últimos 512 tokens de cada entrada pro treinamento, já que isso forneceu os melhores resultados. Na nossa versão modificada do BERT (H-BERT), dividimos textos mais longos em pedaços sobrepostos menores, o que ajudou a capturar o contexto completo dos documentos legais.

Depois de ajustar, observamos que H-BERT consistentemente superou outros modelos na área legal devido à sua capacidade de processar exemplos de texto completos.

#Treinamento Usando Aumento de Dados

Nessa abordagem de treinamento, geramos novos dados usando técnicas de retrotradução e depois combinamos com os dados de treinamento existentes. Esse método visava criar instâncias de treinamento adicionais similares aos dados originais, mas com pequenas variações, tornando o modelo mais adaptável.

Utilizamos um modelo transformador pra retrotradução, traduzindo textos do inglês pro francês e de volta pro inglês. Os dados resultantes eram únicos e nos permitiram diversificar o conjunto de treinamento.

#Treinamento Adversarial

No nosso método de treinamento adversarial, criamos exemplos projetados pra enganar os modelos com base em textos legais originais. Manipulando esses textos e gerando exemplos adversariais, fornecemos um conjunto de dados mais variado pros modelos aprenderem.

Uma parte chave desse processo envolveu determinar a importância de palavras específicas dentro dos textos. Ao identificar quais palavras tinham mais influência nas previsões, conseguimos gerar exemplos adversariais mais eficazes.

Os modelos passaram por treinamento primeiro com os dados legais originais, seguido por mais treinamento usando os exemplos adversariais. A combinação desses dois tipos de treinamento visava fortalecer os modelos contra ataques.

#Experimentos e Resultados

Nosso trabalho se baseou em vários conjuntos de dados pros nossos experimentos, incluindo ECHR, SCOTUS e ILDC, que contêm dados diversos de casos legais. Os textos nesses conjuntos de dados são mais longos do que os normalmente processados por modelos padrão, então ajustamos nossa abordagem de acordo.

Depois de implementar os vários métodos de treinamento, testamos os modelos contra exemplos adversariais pra avaliar sua robustez. Os resultados mostraram que modelos treinados adversarialmente se saíram significativamente melhor do que modelos treinados normalmente quando enfrentaram esses ataques.

#Conclusão e Trabalho Futuro

Nossa pesquisa confirmou que modelos legais anteriores são vulneráveis a ataques adversariais, representando riscos quando aplicados em situações legais da vida real. Propusemos um novo modelo adversarialmente robusto que demonstra desempenho aprimorado contra esses ataques, mostrando potencial pra aplicações práticas.

Pesquisas futuras deveriam se concentrar em construir modelos legais resilientes que funcionem com textos legais em línguas não inglesas. Além disso, explorar métodos como aprendizado zero-shot e few-shot poderia ser valioso, especialmente em campos legais onde os recursos são limitados.