Современные технологии машинного обучения открывают захватывающие перспективы в области анализа юридических текстов. В основе нового прогрессивного метода лежит дерево решений — интеллектуальная структура, где каждый элемент выполняет специфическую аналитическую функцию. Узлы дерева представляют собой умные фильтры, тестирующие определенные характеристики данных, ветви отражают возможные варианты решений, а конечные листья формируют итоговые прогнозы и выводы. Интеграция алгоритма TF-IDF позволяет системе точно определять значимость терминов, выделяя ключевые понятия и отсеивая второстепенную информацию. Такой инновационный подход обеспечивает удобную обработку текстов, прозрачность результатов и минимальные требования к предварительной подготовке данных.
Над созданием этой перспективной методики в МТУСИ трудилась талантливая команда исследователей: Елена Александровна Скородумова, опытный доцент кафедры ТВиПМ, кандидат физико-математических наук, в сотрудничестве со студенткой Дианой Захарьевой. Их плодотворная работа открывает новую главу в развитии правовой аналитики.
В рамках исследования был тщательно проанализирован обширный массив судебных решений, что позволило создать уникальную базу для разработки и тестирования новой технологии.
Елена Александровна поясняет: «Мы провели глубокий анализ 12 показательных дел в сфере гражданского права. Каждое решение было детально изучено, особое внимание уделялось мотивировочной части исков. Разработанная нами программа успешно сформировала исчерпывающий перечень релевантных глав и статей из гражданского и семейного кодексов. Для каждого элемента был рассчитан точный коэффициент соответствия, что позволило максимально объективно оценить связь между содержанием иска и конкретными правовыми нормами».
Ученые подчеркивают важность поэтапного анализа, начиная с определения релевантных глав на основе их позиции в ранжированном списке.
Диана Захарьева описывает процесс: «Формирование дерева решений происходило последовательно и методично. Мы начали с вычисления показателей TF-IDF для кодексов в целом, затем углубились в анализ разделов, подразделов и, наконец, отдельных глав. Произведение полученных значений TF-IDF на каждом уровне иерархии и последующая сортировка результатов позволили нам с высокой точностью определить главы, наиболее соответствующие конкретному иску».
Исследование выявило определенные особенности работы модели: при обработке объемных текстов эффективность несколько снижается, также существуют ограничения в анализе контекста. Однако важное открытие состоит в том, что наиболее релевантные статьи неизменно концентрируются в верхней части отсортированного списка.
Разработанный метод демонстрирует впечатляющую эффективность в фильтрации правового материала. Он способен уверенно отсеивать около 50% нерелевантных глав и статей, существенно упрощая работу юристов с массивами правовой информации.
Будущее этой технологии выглядит многообещающе. Исследовательская команда активно работает над совершенствованием методологии и расширением сферы ее применения, что открывает захватывающие перспективы для развития правовой аналитики.
Подробное описание метода представлено в научной публикации «Применение дерева решений, основанного на методе TF-IDF, для анализа естественного языка при решении задач в области гражданского права» в рамках XVIII Международной отраслевой научно-технической конференции «Технологии информационного общества».
Источник: naked-science.ru