Sep, 2023

伊朗法律和规章的情境主题建模与内容分析

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TL;DR该研究使用主题建模方法对伊朗法律进行了探索，识别了经济、法规、文化、信息技术和政治等主题，并发现法规主要涉及经济和海关，而文化规范在 2023 年有所增加。每年制定的法律能反映社会状况和立法者的关注重点。
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发现论文，激发创造
  • 揭示司法程序中的主题：使用主题建模对来自印度和英国的法律文件进行跨国研究

    使用主题建模算法（如 Latent Dirichlet Allocation、非负矩阵分解和 Bertopic）对来自印度和英国的大量法律文件进行了案例注释，并对印度案例的时间线进行了分析，以识别不同司法管辖区中主要主题的演变。

    May, 2024

  • 评估 GPT-3.5 对共同主题下的欧洲宪法文本的意识和摘要能力

    运用 GPT-3.5 对多源宪法文本进行抽象概括，研究发现其能够准确捕捉欧洲国家的公民权益等相关主题。

    Jan, 2024

  • 运用主题建模与引用网络分析研究欧洲人权法院关于尊重个人和家庭生活权的判例法

    本研究旨在通过主题建模和引文网络的方法，使用欧洲人权公约第 8 条关于私人和家庭生活、住所和通信的欧洲人权法院案例，找到和组织相关案例，并证明该结合方法在提取和分析特定问题上的相关案例方面提供了最佳结果。

    Jan, 2024

  • 衡量法律随时间的演变：一种基于网络分析框架的方法，应用于美国和德国的法令和法规

    本文提供了一个多维动态文档网络分析的全面框架，并将其应用于跨越 20 年的美国和德国法规数据集，发现美国法律系统越来越多地由法规统治，而德国法律系统仍由法令统治。

    Jan, 2021

  • 法律法规中的实体图提取──用于政策设计分析的原型

    本文介绍了一个原型研究，该研究致力于量化公共政策设计的研究。该系统旨在自动化收集法律文件，注释它们，使用超图分析关键实体之间的相互关系。该系统针对 2003 年的《联合国教科文组织保护非物质文化遗产公约》进行了测试，该法律文献规定了保护文化遗产的重要方面。

    Sep, 2022

  • 用于自动化结构化法律文件的语料库

    本文介绍一种用于处理法律文档的语料库以及基于该语料库训练的模型，可自动预测法律文档中的修辞角色，进而提高摘要和法律判决预测的性能，并在本文中发布了此语料库和基线模型代码。

    Jan, 2022

  • 创建和分析一个国际隐私法律语料库

    本文研究全球隐私法律法规，提出 “政府隐私指令语料库” 以分析法规聚焦点和演化。结果表明，个人数据类型受到隐私法规约管的比率和数量之间存在巨大差异，而主题建模分析表明金融、医疗卫生和电信等领域是当前隐私法规的主要关注点。同时，文章发布了语料库供研究社区进一步研究使用。

    Jun, 2022

  • 从文本到结构：利用大型语言模型支持法律专家系统的发展

    利用大型语言模型自动提取立法文件的结构化表示，为发展透明且可解释的基于符号方法的系统提供了一条有前景的途径。

    Nov, 2023

  • 大型语言模型的监管：圆桌会议报告

    在这篇论文中，我们详细总结了讨论会的全部过程，包括问题制定的重要贡献以及头脑风暴讨论中提出的潜在法律和监管干预措施。

    Feb, 2024

  • 利用上下文化大语言模型理解法律文件

    针对印度等人口密集的国家法律案件增长的问题，本论文提出了解决该问题的有效技术 ——SemEval-2023 任务 6：理解法律文本的系统，该系统利用 Legal-BERT-HSLN 模型和 Legal-LUKE 模型预测法律文件的修辞角色和识别法律实体，并表明模型优于基线模型，在领先的任务排行榜中取得显著成绩。

    Mar, 2023