Mar, 2020

法律领域自然语言处理服务的编排

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TL;DR这篇论文介绍了欧洲创新项目 Lynx 中正在开发的一个系统的技术组件，包括工作流程管理器，基于自然语言处理和内容管理服务的工作流程的灵活编排，以及包含语义信息和有意义的法律文件参考的多语言法律知识图。论文还描述了不同的使用案例以及我们正在实验和开发的原型解决方案。
legal technologyworkflow managementnatural language processingcontent curationmultilingual legal knowledge graph
发现论文，激发创造
  • 法律领域中的自然语言处理

    本文总结了 NLP 与法律领域的现状并关注最近的技术和实质性发展。通过构建并分析过去十年发表的超过六百篇与 NLP & 法律相关的论文，我们发现了一些主要趋势，并且我们相信这些趋势对于该领域的未来发展具有积极意义，但是仍有许多问题需要解决。

    Feb, 2023

  • 自然语言处理在法律领域的用例结构化综述：德国视角

    本研究旨在在德国法律实践的基础上，以 NLP 文献为基础并补充法律实践声音来构建一个结构化的法律技术用例概述，其中包括七类法律领域的 NLP 技术，并通过对 22 个法律用例的对比研究，识别出 15 个道德、法律和社会方面的问题，揭示了数字化转型法律领域的潜在关切。

    Apr, 2024

  • 自然语言处理为何有益于法律系统：法律人工智能综述

    本文介绍了 Legal Artificial Intelligence 的历史，现状和未来方向，并从法律专业人员和自然语言处理研究人员的角度说明了任务，展示了几个代表性的应用程序，在现有工作的优缺点方面进行了深入的分析，探索了可能的未来方向。

    Apr, 2020

  • 法律与自然语言处理：弥合学科间的鸿沟

    通过对最近法律自然语言处理（NLP）文献中的趋势的回顾，我们发现法律 NLP 社区与法学界之间的重叠有限。我们认为，一些最流行的法律 NLP 任务未能解决法律从业人员的需求，因此我们探讨了一些能够弥合学科鸿沟的法律 NLP 任务示例，并突出了一些尚未充分探索的有趣领域。

    Oct, 2023

  • 大型语言模型与法律系统的探索：简要调查

    人工智能和大型语言模型的进步正在给法律领域的自然语言处理任务带来深刻的转变。大型语言模型在法律部门展示出越来越多独特的优势和各种挑战。本调查研究了大型语言模型与法律系统之间的协同作用，例如在法律文本理解、案例检索和分析等任务中的应用。此外，该调查还突出了大型语言模型在法律领域面临的关键挑战，包括偏见、可解释性和道德考虑，以及研究人员如何解决这些问题。调查展示了针对不同法律体系量身定制的最新进展，以及用于各种语言的大型语言模型微调的法律数据集。此外，它提出了未来研究和发展的方向。

    Apr, 2024

  • LexNLP：法律和监管文本的自然语言处理与信息提取

    LexNLP 是一个面向法律和监管文本的自然语言处理和机器学习的开源 Python 包，提供文档分析、信息识别、实体提取、特征转换、无监督 / 监督模型构建等多个功能，其中包含 18 种结构化信息提取以及预训练模型，并可适用于学术研究和工业应用。

    Jun, 2018

  • 自然语言处理在法律文本上的道德限制

    本文讨论自然语言处理技术在法律领域的应用，重点关注学术自由、法律伦理规范的多样性以及道德主义对这些技术的研究可能带来的威胁，并提出了一些具体建议。

    May, 2021

  • 可组合 NLP 工作流的数据中心框架

    本文介绍了一个能够支持自然语言处理工作流的开源框架，该框架包含了一个统一的数据表示方法和一个包含处理器、可视化和注释的大型处理库，提供了简单组装和互操作性，并能够轻松扩展以接入其他自然语言和深度学习库。

    Mar, 2021

  • 面向人类的印度法律文本分析的人工智能

    法律研究是法律实践中至关重要的任务，该研究论文探讨了在法律文本分析中，结合人类专业知识提高大型语言模型（LLMs）性能的潜力，并介绍了一种新的数据集和基于人类输入的复合人工智能系统。

    Mar, 2024

  • 葡萄牙自然语言处理模型训练的法律框架

    通过引入大量人类语言文本数据，利用深度学习等技术发展的应用程序与人工智能之间的法律的研究与合规问题。

    May, 2024