Oct, 2023

法律与自然语言处理：弥合学科间的鸿沟

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TL;DR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。
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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

  • 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

  • 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

  • 全球语言技术表现中的系统性不平等

    本论文介绍了一种估算全球语言技术的实用性的框架，并量化了 NLP 研究现状中存在的差异性，探讨了其相关的社会和学术因素，并为基于证据的政策制定提出了定制的建议，旨在促进更全球和公平的语言技术。

    Oct, 2021

  • 我们所引证的人：“自然语言处理” 与其他学术领域之间的影响桥梁

    量化分析了 NLP 和其他 23 个学科领域（相互）之间的影响程度，结果显示 NLP 的学科交叉合作程度下降，自 1980 年的 0.58 降至 2022 年的 0.31（历史最低），同时 NLP 的学术引用越来越内向，主要引用计算机科学领域的论文，而对语言学、数学和心理学等领域的引用较少，这些研究结果凸显了 NLP 需要紧急反思与其他学科领域的合作交流。

    Oct, 2023

  • 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

  • 支持法律论证的自然语言处理：真的只需要更多数据吗？

    对于模拟法律推理和案例论证以支持决策的论文进行了回顾，揭示了传统符号逻辑与 AI 技术，并探讨了在法律自然语言处理方面的最新进展，提出融入专家知识以在符号逻辑和数据驱动方法中保持可拓展性和解释性的可能性，同时识别出挑战和现代自然语言处理模型和方法的潜力。

    Jun, 2024

  • 规范和自然语言处理：驯服大型语言模型

    自然语言处理和人工智能方面的科学创新正在以前所未有的速度发展。当前关于其发展、应用和使用的利益和风险的辩论主要由 AI 安全和 AI 伦理运动主导，而在 NLP 研究中，对风险和危害监管的讨论越来越多，但缺乏系统的方法论和与相关领域的深入联系。为了加强与监管研究的关联，我们提倡开展一个针对风险和 NLP 的多学科研究空间（RegNLP），以系统的方法将科学知识与监管流程相结合。

    Oct, 2023

  • 跨学科教授自然语言处理：挑战与机遇

    本文通过作者的教学经验，探讨了在没有相关课程生态系统的情况下，向不同背景的学生教授自然语言处理 (NLP) 的挑战，同时也指出了 NLP 研究者和工具开发者在该领域需要面对的几个挑战领域。

    May, 2021