Phân loại tự động các quy định trong các văn bản lập pháp

Artificial Intelligence and Law - Tập 15 - Trang 1-17 - 2007
E. Francesconi1, A. Passerini2
1ITTIG - CNR, Istituto di Teoria e Tecniche dell’Informazione Giuridica - Consiglio Nazionale delle Ricerche, Florence, Italy
2DSI - Dipartimento di Sistemi e Informatica, Università di Firenze, Florence, Italy

Tóm tắt

Luật pháp thường thiếu một tổ chức hệ thống, điều này làm cho việc quản lý và truy cập vào các chuẩn mực trở thành một vấn đề khó khăn. Một đơn vị tham chiếu ngữ nghĩa phân tích hơn (quy định) cho các văn bản lập pháp đã được xác định. Một mô hình quy định (các loại quy định và các lập luận của chúng) cho phép mô tả ngữ nghĩa của các quy tắc trong các văn bản lập pháp. Nó có thể được sử dụng để phát triển các ứng dụng và dịch vụ dựa trên ngữ nghĩa tiên tiến về luật pháp. Trong bài báo này, một chiến lược tự động từ dưới lên để phân loại các văn bản lập pháp hiện có theo các loại quy định được mô tả.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

Apté C., Damerau F. J., Weiss S. W. (1994) Automated Learning of Decision Rules for Text Categorization. ACM Transactions on Information Systems 12(3):233–251 Bartolini, R., Lenci, A., Montemagni, S., Pirrelli, V., and Soria, C. (2004). Automatic Classification and Analysis of Provisions in Italian Legal Texts: A Case Study. In Proceedings of the Second International Workshop on Regulatory Ontologies. Biagioli, C. (1991). Definitional Elements of a Language for Representation of Statutory. Rechtstheorie 11. Biagioli, C. (1992). Law Making Environment. In Proceedings of Workshop on Legal Knowledge and Legal Reasoning Systems, Tokyo. Biagioli, C. (1997). Towards a Legal Rules Functional Micro-ontology. In Proceedings of Workshop LEGONT ’97. Biagioli, C., and Francesconi, E. (2005). A Semantics-based Visual Framework for Planning a New Bill. In Proceedings of the Jurix Conference: Legal Knowledge and Information Systems, 103–104. Biagioli, C., Francesconi, E., Passerini, A., Montemagni, S., and Soria, C. (2005a). Automatic Semantics Extraction in Law Documents. In Proceedings of International Conference on Artificial Intelligence and Law, 133–139. Biagioli, C., Francesconi, E., Spinosa, P., and Taddei, M. (2005b). A Legal Drafting Environment Based on Formal and Semantic XML Standards. In Proceedings of International Conference on Artificial Intelligence and Law, 244–245. Biagioli, C., and Turchi, F. (2005). Model and Ontology based Conceptual Searching in Legislative XML Collections. In: Proceedings of the Workshop on Legal Ontologies and Artificial Intelligence Techniques, 83–89. Bishop C. (1995) Neural Networks for Pattern Recognition. Oxford, Oxford University Press Boer, A., Hoekstra, R., and Winkels, R. (2002). MetaLex: Legislation in XML. In Proceedings of JURIX 2002: Legal Knowledge and Information System, 1–10. C. Buckley, G. Salton (1988) Term-weighting Approaches in Automatic Text Retrieval. Information Processing and Management 24(5):513–523 Burges, C. (1998). A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition. In Data Mining and Knowledge Discovery, Vol. 2, Kluwer Academic Publishers: Boston. Cortes C., Vapnik V. (1995) Support Vector Networks. Machine Learning 20:1–25 Crammer K., Singer Y. (2002) On the Algorithmic Implementation of Multiclass Kernel-based Vector Machines. Journal on Machine Learning Research 2:265–292 Dumais, S., Platt, J., Heckerman, D., and Sahami, M. (1998). Inductive Learning Algorithms and Representations for Text Categorization. In CIKM ’98: Proceedings of the Seventh International Conference on Information and Knowledge Management, 148–155, ACM Press: New York, NY, USA. Hsu, C.-W., and Lin, C.-J. (2002). A Comparison of Methods for Multi-class Support Vector Machines. IEEE Transactions on Neural Networks 13(2): 415–425. Jensen, F. (1996). Introduction to Bayesian Networks. Springer-Verlag. Joachims, T. (1997). A Probabilistic Analysis of the Rocchio Algorithm with TFIDF for Text Categorization. In Proceedings of the Fourteenth International Conference on Machine Learning, 143–151, Morgan Kaufmann Publishers Inc. Lee, Y., Lin, Y., and Wahba, G. (2001). Multicategory Support Vector Machines. Technical Report 1043, Dept. of Statistics, University of Wisconsin. Lewis, D. (1992). Automating the Construction of Internet Portals with Machine Learning. In␣Proceedings of ACM International Conference on Research and Development in Information Retrieval, 37–50. Megale F., Vitali F. (2001) I DTD dei documenti di Norme in Rete. Informatica e Diritto 1:167–231 Ng A., Jordan M. (2002) On Discriminative vs Generative Classifiers: A Comparison of Logistic Regression and Naive Bayes. In: Dietterich T., Becker S., Ghahramani Z. (eds), Advances in Neural Information Processing Systems 14. Cambridge, MA, MIT Press Palmirani, M. (2005). Time Model in Normative Information System. In Post-proceedings of the ICAIL Workshop on the Role of Legal Knowledge in e-Government. Passerini, A. (2004). Kernel Methods, Multiclass Classification and Applications to Computational Molecular Biology. Ph.D. thesis, Università di Firenze: Italy. Quinlan J. (1986) Inductive Learning of Decision Trees. Machine Learning 1:81–106 Raz J. (1977) Il Concetto di Sistema Giuridico. Il Mulino, Bologna Schölkopf B., Smola A. (2002) Learning with Kernels. Cambridge, MA, The MIT Press Sebastiani F. (2002) Machine Learning in Automated Text Categorization. ACM Computing Surveys 34(1):1–47 Shawe-Taylor, J., and Cristianini, N. (2004). Kernel Methods for Pattern Analysis. Cambridge University Press. Spinosa, P. (2001). Identification of Legal Documents through URNs (Uniform Resource Names). In Proceedings of the EuroWeb 2001, The Web in Public Administration. Vapnik V. (1998) Statistical Learning Theory. New York, Wiley Weston, J., and Watkins, C. (1998). Multi-class Support Vector Machines. Technical Report CSD-TR-98-04, Royal Holloway, University of London, Department of Computer Science. Yang, Y., and Pedersen, J. (1997). A Comparative Study on Feature Selection in Text Categorization. In Proceedings of the Fourteenth International Conference on Machine Learning, 412–420, Morgan Kaufmann Publishers Inc.