Reconocer implicaciones en textos legales utilizando modelos de codificación de oraciones y atención descomponible

Este documento presenta un sistema de respuesta a preguntas de extremo a extremo para textos legales. Este sistema incluye dos fases principales. En la primera fase, nuestro sistema recuperará artículos del Código Civil japonés que son relevantes para la pregunta dada utilizando la distancia coseno después de que la pregunta y los artículos dados se conviertan en vectores utilizando el esquema de ponderación TF-IDF. Luego, se puede aplicar un modelo de clasificación para reordenar estos artículos recuperados utilizando un algoritmo de aprendizaje para clasificar y un corpus anotado. En la segunda fase, adaptamos dos modelos de aprendizaje profundo, que han sido propuestos para la tarea de inferencia del lenguaje natural, para comprobar la relación de implicación entre una pregunta y sus artículos relacionados, incluyendo un modelo basado en la codificación de oraciones y un modelo de atención descomponible. Los resultados experimentales muestran que nuestros enfoques pueden ser un enfoque prometedor para la extracción de información/implicación en textos legales.