Mô hình hóa và học các quan hệ văn bản và cấu trúc trong truy xuất thông tin pháp lý sâu

• Tác giả: Vuong Thi Hai Yen
• Người hướng dẫn: Assoc. Phan Xuan Hieu
• Trường học: Vietnam National University, Hanoi University of Engineering and Technology
• Chuyên ngành: Information System
• Đề tài: Modeling And Learning Textual And Structural Relations For Deep Legal Information Retrieval
• Loại tài liệu: Doctor Dissertation
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Hanoi

• ABSTRACT
• ACKNOWLEDGEMENTS
• DECLARATION
• TABLE OF CONTENTS
• LIST OF ABBREVIATIONS
• LIST OF LEGAL TERMINOLOGIES
• LIST OF FIGURES
• LIST OF TABLES
• 1. CHAPTER 1: INTRODUCTION
• 1.1. Overview of Research Context and Challenges
• 1.2. Scope of Research
• 1.2.1. The Legal Data of Interest
• 1.2.2. The Deep Legal Information Retrieval Problems
• 1.3. Motivations and Objectives
• 1.4. Research Questions and Objectives
• 2. LITERATURE REVIEW OF PROBLEMS AND METHODS
• 2.1. Legal Natural Language Processing
• 2.2. Case Law Retrieval
• 2.3. Statutory – Case Law Retrieval
• 2.4. IR–based Legal Question Answering
• 2.5. Representation of Legal Data
• 2.5.1. Textual Representation of Legal Data
• 2.5.2. Structural Representation of Legal Data
• 2.6. Information Retrieval Models
• 2.6.1. Traditional Information Retrieval Models
• 2.6.2. Deep Learning–based Retrieval Models
• 3. SUPPORTING RELATION MODEL FOR CASE LAW RETRIEVAL
• 3.1. Case Law Supporting Relation
• 3.2. Supporting Relation in Case Law Retrieval
• 3.2.1. The Case Law Task in COLIEE Dataset
• 3.2.2. Weak-labeling Supporting Dataset
• 3.3. Case Law Retrieval with Supporting Model
• 3.3.1. Combination of Supporting Model and Lexical Model
• 3.3.2. Case Law Retrieval With Scoring Method
• 3.4. Experiments and Results
• 3.4.1. The Case Law Retrieval Results
• 3.4.2. The Case Law Entailment Results
• 4. KNOWLEDGE GRAPH FOR STATUTORY – CASE LAW RETRIEVAL
• 4.1. Legal Knowledge Graph
• 4.2. Vietnamese Legal Case Knowledge Graph Definition
• 4.3. Knowledge Graph Construction
• 4.4. Knowledge Graph Deployment
• 4.5. Statutory – Case Law Retrieval Model
• 4.6. Experiments and Results
• 5. ARTICLE REFERENCE NETWORK FOR IR–BASED LEGAL QUESTION ANSWERING
• 5.1. The Article Reference Relation Network
• 5.2. Reference Network for IR-based Legal Question Answering
• 5.2.1. Reference Network Model
• 5.2.2. Trail-threshold Ranking
• 5.2.3. Experiments and Results
• 5.3. Vietnamese Legal Question Answering
• 5.3.1. Reference Network Approach
• 5.3.2. Supporting Relation for Automatic Data Enrichment Approach
• LIST OF PUBLICATIONS

I. Giới thiệu

Luận án này tập trung vào việc phát triển các phương pháp truy xuất thông tin pháp lý sâu, với trọng tâm là Mô hình hóa và học quan hệ văn bản. Sự phát triển của công nghệ số đã tạo ra một khối lượng lớn tài liệu pháp lý trực tuyến, điều này làm cho việc tìm kiếm thông tin pháp lý trở nên khó khăn hơn bao giờ hết. Các tài liệu pháp lý như luật định, án lệ thường rất dài và phức tạp, bao gồm nhiều phần khác nhau. Do đó, việc xây dựng một hệ thống truy xuất thông tin pháp lý thông minh và tự động là rất cần thiết.

1.1. Bối cảnh nghiên cứu

Trong bối cảnh hiện nay, các chuyên gia pháp lý cần tiếp cận nhanh chóng và hiệu quả với thông tin pháp lý để phục vụ cho các công việc như nghiên cứu pháp lý, phân tích vụ án và chuẩn bị cho phiên tòa. Hệ thống truy xuất thông tin pháp lý cần phải xử lý và hiểu được các lập luận pháp lý phức tạp, điều này đòi hỏi một cách tiếp cận khác biệt so với các hệ thống truy xuất thông tin thông thường.

II. Vấn đề và mục tiêu nghiên cứu

Luận án này xác định hai vấn đề chính trong nghiên cứu: tài liệu pháp lý và các vấn đề truy xuất thông tin pháp lý. Tài liệu pháp lý rất đa dạng, bao gồm hiến pháp, luật định, án lệ, và các tài liệu pháp lý khác. Để thực hiện nghiên cứu này, ba nhiệm vụ chính được xác định: (i) truy xuất án lệ; (ii) truy xuất luật định – án lệ; và (iii) trả lời câu hỏi pháp lý dựa trên IR. Những nhiệm vụ này đòi hỏi phải hiểu sâu sắc về các lập luận pháp lý và mối quan hệ giữa các tài liệu.

2.1. Các nhiệm vụ truy xuất thông tin pháp lý

Nhiệm vụ truy xuất án lệ yêu cầu hệ thống xác định và trả về các tài liệu án lệ liên quan đến một vụ án cụ thể. Nhiệm vụ truy xuất luật định yêu cầu hệ thống tìm kiếm các luật định phù hợp với một trường hợp cụ thể. Cuối cùng, nhiệm vụ trả lời câu hỏi pháp lý yêu cầu hệ thống xác định các điều luật có khả năng chứa đựng câu trả lời cho câu hỏi pháp lý được đưa ra.

III. Mô hình hỗ trợ cho truy xuất án lệ

Luận án này đề xuất một mô hình hỗ trợ giúp mã hóa các mối quan hệ ngữ nghĩa và pháp lý ở nhiều cấp độ khác nhau. Mô hình này nhằm cải thiện hiệu suất của nhiệm vụ truy xuất án lệ. Bên cạnh đó, một phương pháp để tự động tạo ra bộ dữ liệu gán nhãn yếu cũng được giới thiệu nhằm giải quyết vấn đề thiếu hụt dữ liệu gán nhãn. Mô hình này không chỉ giúp cải thiện độ chính xác mà còn nâng cao khả năng truy xuất thông tin.

3.1. Kết quả và thảo luận

Các thử nghiệm cho thấy mô hình hỗ trợ đã đạt được những kết quả khả quan trong việc truy xuất án lệ. Việc kết hợp mô hình hỗ trợ với các mô hình ngữ nghĩa khác đã mang lại những cải thiện đáng kể trong độ chính xác và hiệu suất của hệ thống. Điều này chứng tỏ rằng việc hiểu và mã hóa các mối quan hệ giữa các tài liệu pháp lý là rất quan trọng trong việc phát triển hệ thống IR hiệu quả.

IV. Đồ thị tri thức cho truy xuất luật định án lệ

Luận án này cũng xây dựng một đồ thị tri thức pháp lý nhằm khai thác các mối quan hệ giữa luật định và án lệ. Đồ thị tri thức này cung cấp một cách tiếp cận mới để hiểu và tổ chức thông tin pháp lý, giúp cho việc truy xuất luật định và án lệ trở nên hiệu quả hơn. Việc sử dụng đồ thị tri thức cho phép hệ thống có thể tìm kiếm thông tin một cách linh hoạt và chính xác hơn.

4.1. Kết quả thử nghiệm

Kết quả từ các thử nghiệm cho thấy rằng việc sử dụng đồ thị tri thức đã cải thiện đáng kể khả năng truy xuất thông tin. Hệ thống có thể xác định các mối quan hệ phức tạp giữa các tài liệu pháp lý, từ đó cung cấp các câu trả lời chính xác cho các câu hỏi pháp lý. Điều này cho thấy giá trị thực tiễn của việc áp dụng đồ thị tri thức trong lĩnh vực truy xuất thông tin pháp lý.

V. Mạng lưới tham chiếu cho trả lời câu hỏi pháp lý

Mạng lưới tham chiếu được xây dựng nhằm phát hiện các mối quan hệ giữa các điều luật trong các tài liệu pháp lý. Phương pháp này không chỉ giúp cải thiện hiệu suất của việc trả lời câu hỏi pháp lý mà còn giúp phát hiện các mối quan hệ dài hạn giữa các điều luật. Kết quả thử nghiệm cho thấy rằng mạng lưới tham chiếu đã mang lại những cải thiện đáng kể trong khả năng truy xuất thông tin.

5.1. Phân tích và thảo luận

Phân tích cho thấy rằng việc xây dựng mạng lưới tham chiếu đã giúp cho hệ thống có thể hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa các điều luật, từ đó cung cấp các câu trả lời chính xác hơn cho các câu hỏi pháp lý. Điều này chứng tỏ rằng việc áp dụng các kỹ thuật học sâu và mạng lưới tham chiếu có thể tạo ra những bước tiến lớn trong lĩnh vực truy xuất thông tin pháp lý.