Facilitando a Análise de Casos de Refugiados com Tecnologia
Um novo sistema ajuda os profissionais de direito a gerenciar casos de refugiados de forma eficiente.
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Os casos de refugiados geralmente precisam de uma busca cuidadosa por casos passados similares pra ajudar advogados e juízes a tomarem decisões. Essa busca pode ser complicada por causa da quantidade enorme de informações disponíveis e da necessidade de achar detalhes relevantes rapidamente. No Canadá, pedir status de refugiado envolve um processo longo, que pode levar até dois anos desde o pedido inicial até a decisão final. Esse texto fala sobre uma forma de usar a tecnologia pra ajudar os profissionais do direito a gerenciar casos de refugiados de forma mais eficiente.
A Necessidade de Melhoria
Os profissionais do direito enfrentam várias dificuldades durante o processo de busca de casos. Primeiro, pode levar muito tempo e dinheiro encontrar casos relevantes, o que compõe uma parte significativa da carga de trabalho deles. Além disso, bancos de dados jurídicos podem conter bilhões de documentos, resultando em muitos casos irrelevantes sendo retornados durante as buscas. Isso faz com que advogados e juízes tenham que ler muitos casos, o que pode ser ineficiente.
Uma Solução Automatizada
Pra lidar com esses desafios, um novo sistema automatizado foi desenvolvido pra recuperar e processar casos legais especificamente relacionados a refugiados. Esse sistema tem como objetivo ajudar tanto advogados quanto juízes, acelerando a busca e análise de informações relevantes.
O Processo de Pipeline
O sistema proposto consiste em várias etapas principais:
- Recuperação de Informações: O sistema começa procurando e baixando documentos de casos relevantes dos bancos de dados jurídicos.
- Pré-processamento: Depois que os casos são recuperados, eles são limpos e organizados em um formato que pode ser facilmente analisado.
- Extração de Informações: Após o pré-processamento, o sistema extrai detalhes importantes dos casos. Essa etapa foca em identificar categorias específicas de informações que foram consideradas valiosas por especialistas jurídicos.
Categorias de Informações
O sistema é projetado pra extrair vários tipos de informações de casos de refugiados. Essas categorias incluem detalhes sobre o requerente, os eventos específicos em torno do caso, procedimentos legais e documentos relevantes que podem apoiar a reivindicação. Ao organizar esses dados, o sistema permite que os profissionais do direito encontrem casos similares mais facilmente.
Coleta de Dados
Pra criar um banco de dados útil, foi feita uma coleta de casos passados de refugiados. Isso envolveu reunir mais de 59.000 documentos dos serviços jurídicos canadenses, datando desde 1996. Os casos foram analisados pra identificar padrões e coletar informações relevantes que poderiam ser usadas em pedidos futuros.
Tecnologia Usada
O sistema automatizado se baseia em uma tecnologia avançada chamada Processamento de Linguagem Natural (PLN). Essa abordagem permite que o sistema entenda e interprete a linguagem humana. Técnicas específicas foram aplicadas pra treinar o sistema a reconhecer e categorizar pedaços importantes de informação do texto legal.
Treinamento e Teste do Sistema
Pra garantir precisão, o sistema foi treinado em várias amostras rotuladas dos dados coletados. Isso incluiu a anotação das capas dos casos e do texto principal separadamente. Uma ferramenta especial foi usada pra ajudar no processo de anotação, tornando-o mais eficiente e consistente.
Resultados e Avaliação
Após testes extensivos, o sistema desenvolvido mostrou resultados promissores. Ele obteve notas altas em identificar corretamente categorias de informação dos casos de refugiados. Em algumas categorias, o sistema alcançou uma precisão acima de 90%, indicando que consegue extrair informações relevantes de forma eficaz.
Desafios e Trabalho Futuro
Embora o sistema automatizado mostre um potencial significativo, há desafios a serem superados. O processo de anotação manual, embora gere rótulos de alta qualidade, consome muito tempo. Aumentar a quantidade de dados de treinamento poderia melhorar ainda mais o desempenho do sistema. O trabalho futuro pode envolver a exploração de novos métodos pra gerar anotações automaticamente, aumentando a eficiência do sistema.
Conclusão
O sistema automatizado de análise de casos de refugiados representa um avanço em apoiar os profissionais do direito. Ao simplificar a busca e extração de informações relevantes, ele pode ajudar advogados e juízes a trabalharem de forma mais eficiente. À medida que a necessidade de processos melhorados em casos legais cresce, essa tecnologia pode desempenhar um papel crucial em garantir que as reivindicações sejam tratadas rapidamente e com precisão.
Título: Automated Refugee Case Analysis: An NLP Pipeline for Supporting Legal Practitioners
Resumo: In this paper, we introduce an end-to-end pipeline for retrieving, processing, and extracting targeted information from legal cases. We investigate an under-studied legal domain with a case study on refugee law in Canada. Searching case law for past similar cases is a key part of legal work for both lawyers and judges, the potential end-users of our prototype. While traditional named-entity recognition labels such as dates provide meaningful information in legal work, we propose to extend existing models and retrieve a total of 19 useful categories of items from refugee cases. After creating a novel data set of cases, we perform information extraction based on state-of-the-art neural named-entity recognition (NER). We test different architectures including two transformer models, using contextual and non-contextual embeddings, and compare general purpose versus domain-specific pre-training. The results demonstrate that models pre-trained on legal data perform best despite their smaller size, suggesting that domain matching had a larger effect than network architecture. We achieve a F1 score above 90% on five of the targeted categories and over 80% on four further categories.
Autores: Claire Barale, Michael Rovatsos, Nehal Bhuta
Última atualização: 2023-05-24 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2305.15533
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2305.15533
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/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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