Предсказание статутов: новый подход к юридическому анализу

Автор: Денис Аветисян

Исследование представляет сравнительный анализ двух методов — нейронной сети с механизмом внимания и подхода, основанного на запросах к большим языковым моделям — для определения релевантных правовых норм по описанию судебных дел.

Наблюдения показывают, что производительность модели AoS, оцениваемая метрикой F1, напрямую зависит от количества обучающих примеров для конкретного закона (статьи) и от числа других, схожих по смыслу законов, что указывает на значимость как объема данных, так и контекста при построении эффективной системы.

Сравнение эффективности нейронных сетей с механизмом внимания и запросов к большим языковым моделям для предсказания релевантных статутов.

Автоматизированный поиск релевантных правовых норм по описанию дела представляет собой сложную задачу, требующую не только точности, но и прозрачности принимаемых решений. В данной работе, ‘Explainable Statute Prediction via Attention-based Model and LLM Prompting’, исследуются два подхода к предсказанию правовых норм с объяснением причин: модель на основе механизма внимания (AoS) и метод промптинга больших языковых моделей (LLMPrompt). Полученные результаты демонстрируют, что AoS превосходит базовые модели в точности предсказаний, в то время как LLMPrompt предоставляет перспективные возможности для генерации понятных объяснений. Смогут ли эти методы значительно повысить эффективность работы юристов и создать более надежные системы юридического анализа?

Неизбежность погрешностей: вызовы юридического анализа

Точность предсказания правовых норм имеет решающее значение для развития юридических технологий, однако существующие наборы данных, такие как ILSI Dataset и ECtHR Dataset, зачастую страдают от скрытых предубеждений и утечки меток. Данные предубеждения могут возникать из-за нерепрезентативности выборки или субъективности в процессе аннотации, а утечка меток происходит, когда информация, используемая для обучения модели, косвенно содержит ответ, который необходимо предсказать. Это приводит к искусственно завышенным показателям эффективности и, как следствие, к ненадежности моделей при их практическом применении, что ставит под вопрос возможность эффективного использования искусственного интеллекта в сфере правосудия и требует критического анализа и очистки данных перед их использованием.

Проблемы с качеством данных, такие как скрытые смещения и утечка меток, способны существенно исказить оценку эффективности моделей, используемых в правовых технологиях. Завышенные показатели производительности, полученные на некачественных наборах данных, создают иллюзию надежности, которая не подтверждается в реальных условиях применения. В результате, системы, разработанные на основе таких моделей, могут демонстрировать неудовлетворительные результаты при решении практических юридических задач, что ставит под сомнение их полезность и обоснованность внедрения. Неточности в прогнозировании правовых норм, вызванные дефектами данных, могут приводить к ошибочным решениям и негативным последствиям для пользователей.

Модель AoS демонстрирует наилучшую производительность на наиболее часто встречающихся законах в наборе данных ILSI.

Предсказание без обучения: возможности больших языковых моделей

Метод LLMPrompt обеспечивает предсказание применимых нормативных актов без предварительного обучения (zero-shot подход), используя возможности логического вывода больших языковых моделей, таких как GPT-4o и Mistral-7B. В отличие от традиционных методов, требующих больших объемов размеченных данных для обучения, LLMPrompt напрямую использует знания, уже содержащиеся в параметрах этих моделей, для определения релевантных статей закона на основе входного текста дела. Это позволяет применять метод к различным правовым областям и наборам данных без необходимости трудоемкой адаптации и переобучения модели.

Метод LLMPrompt позволяет осуществлять предсказание применимых нормативных актов без необходимости в больших объемах обучающих данных. Это достигается за счет использования способности больших языковых моделей к обобщению и логическому выводу, что делает его особенно полезным в ситуациях, когда доступ к размеченным данным ограничен или отсутствует. Гибкость подхода позволяет адаптировать его к различным правовым областям и наборам данных, включая те, которые отличаются специфической терминологией или структурой, без существенной перенастройки модели или сбора дополнительных примеров.

Метод LLMPrompt обеспечивает не только предсказание применимого статута, но и генерацию объяснений, обосновывающих выбор конкретного нормативного акта для данного дела. Данная функциональность реализуется путем запроса у модели LLM не только самого предсказания, но и текстового обоснования, в котором описываются факторы, приведшие к определению релевантности статута. Генерируемые объяснения предоставляют пользователю понимание логики принятия решения моделью, что повышает доверие к результатам и облегчает проверку корректности предсказаний, особенно в ситуациях, требующих юридического обоснования.

Оценка объяснений: критерии достоверности и согласованности

Оценка качества генерируемых объяснений производится с использованием метрик, таких как Фактор Необходимости (Necessity Factor) и Фактор Достаточности (Sufficiency Factor). Фактор Необходимости определяет, насколько данное объяснение является существенным для принятия предсказания моделью — то есть, насколько сильно изменение объяснения влияет на предсказание. Фактор Достаточности, в свою очередь, измеряет, насколько само по себе объяснение достаточно для принятия того же предсказания, что и исходная модель. Оба фактора выражаются в числовом формате, позволяя количественно оценить вклад объяснения в процесс принятия решения и сравнить различные методы генерации объяснений.

Для обеспечения согласованности и объективности оценки качества генерируемых объяснений используется коэффициент Коэна Каппа (Cohen’s Kappa). Этот статистический показатель определяет степень согласия между несколькими оценщиками, анализирующими одни и те же объяснения. Значение коэффициента Коэна Каппа варьируется от 0 до 1, где более высокие значения указывают на более высокую степень согласия. Низкое значение указывает на случайное согласие, а значение, близкое к 1, свидетельствует о высокой степени согласованности между оценщиками, что повышает надежность оценки качества объяснений.

В ходе оценки качества объяснений, модель AoS продемонстрировала следующие результаты на различных наборах данных: на ILSI датасете модель достигла фактора необходимости (Necessity Factor) в 0.43 и фактора достаточности (Sufficiency Factor) в 0.709. На датасете ECtHR_B соответствующие значения составили 0.122 для фактора необходимости и 0.902 для фактора достаточности. Эти показатели количественно характеризуют способность модели предоставлять объяснения, необходимые и достаточные для обоснования принятых предсказаний, и позволяют сравнивать эффективность различных методов генерации объяснений.

Использование метрик, таких как фактор необходимости и фактор достаточности, обеспечивает количественную основу для сопоставления различных методов генерации объяснений. Сравнительный анализ результатов, полученных для различных моделей и на разных наборах данных, позволяет выявить сильные и слабые стороны каждого подхода. Например, анализ показателей необходимости и достаточности на ILSI и ECtHR_B наборах данных позволяет оценить, насколько хорошо каждое объяснение отражает реальную причинно-следственную связь между входными данными и предсказанием модели, и, следовательно, определить области для дальнейшей оптимизации и улучшения качества объяснений.

Внимание к деталям: гибридный подход к юридическому анализу

Модель AoS объединяет возможности нейронных сетей и механизмов внимания для повышения точности предсказания правовых норм и генерации связных объяснений. Нейронные сети обеспечивают способность к обучению сложным закономерностям в данных, в то время как механизмы внимания позволяют модели фокусироваться на наиболее релевантных частях описания дела, игнорируя несущественные детали. Такой гибридный подход позволяет AoS не только эффективно предсказывать применимые статьи закона, но и предоставлять обоснованные и понятные объяснения принятых решений, что повышает прозрачность и доверие к системе.

Модель AoS использует Sentence-BERT для создания семантических представлений (эмбеддингов) текстовых фрагментов описания дела. Это позволяет преобразовать каждый фрагмент в векторное представление, отражающее его смысловое содержание. Затем, механизм внимания (Attention Mechanism) применяется для оценки важности каждого фрагмента в контексте задачи предсказания правовой нормы. В результате, модель фокусируется на наиболее релевантных частях описания дела, игнорируя менее значимую информацию, что способствует повышению точности и интерпретируемости предсказаний.

Модель AoS продемонстрировала результаты, измеренные с помощью макро-усредненной метрики F1-score, на двух датасетах: 0.355 на ILSI и 0.763 на ECtHR_B. Эти показатели превосходят результаты, достигнутые существующими базовыми моделями при оценке на тех же наборах данных. Макро-усредненная F1-score учитывает производительность модели по всем классам, обеспечивая сбалансированную оценку точности и полноты предсказаний.

Модель AoS представляет собой расширение возможностей Legal-BERT, демонстрируя улучшенные показатели производительности и интерпретируемости по сравнению с существующими базовыми моделями. В ходе экспериментов AoS превзошла существующие подходы в задачах предсказания правовых норм и генерации объяснений, что подтверждается результатами, полученными на наборах данных ILSI (macro-averaged F1-score 0.355) и ECtHR_B (0.763). Улучшенная интерпретируемость достигается за счет использования механизма внимания, позволяющего выявлять наиболее релевантные фрагменты текста, используемые моделью при принятии решений.

Модель Attention-over-Sentences (AoS) использует механизм внимания для обработки предложений, позволяя ей фокусироваться на наиболее релевантных частях текста.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к созданию систем, способных не просто предсказывать юридические нормы, но и объяснять логику своих решений. Это особенно важно, учитывая, что каждая система, как и любой алгоритм, со временем устаревает, и её способность к адаптации определяет её долговечность. Как заметил Алан Тьюринг: «Самое важное — это не создавать машины, которые мыслят, а понять, что значит думать». В контексте предсказания юридических норм, подобное понимание требует от моделей не только точности, но и прозрачности, позволяющей проследить путь от описания дела к предложенному нормативному акту. Использование механизмов внимания (attention mechanisms) в модели AoS является шагом в этом направлении, позволяя выявить ключевые факторы, влияющие на принятие решения.

Куда же дальше?

Представленная работа, как и любая попытка формализовать юридическое мышление, неизбежно сталкивается с фундаментальной дилеммой: упрощение ради предсказуемости всегда влечет за собой потерю нюансов. Модели, демонстрирующие превосходство в предсказании релевантных статей, лишь отсрочивают, а не устраняют проблему “технического долга” — той памяти о контексте и исключениях, которая со временем становится все более обременительной. Использование механизмов внимания, безусловно, шаг вперед, но это лишь способ более эффективно управлять сложностью, а не её преодолеть.

Перспективы, кажется, лежат в области не просто повышения точности предсказаний, а в создании систем, способных к рефлексии — к осознанию границ собственной компетенции и необходимости обращения к человеческому эксперту. Вместо погони за всезнающими алгоритмами, возможно, стоит сосредоточиться на создании инструментов, усиливающих возможности юриста, а не заменяющих его. Иначе, в конечном итоге, мы получим лишь более изощренные системы, столь же подверженные ошибкам, как и те, что они призваны заменить.

Будущие исследования должны обратить внимание на проблему долгосрочной поддержки и адаптации моделей к изменяющемуся законодательству. Ведь право — это не застывшая система правил, а живой организм, постоянно эволюционирующий. И любой алгоритм, не способный к адаптации, рано или поздно устареет, став лишь памятником ушедшей эпохе юридической мысли.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.21902.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-29 21:26

🚀 Квантовые новости