Extracción automática de argumentos en texto legal
Lic. Cristian Cardellino
Lic. Milagro Teruel
¿Quiénes somos?
Grupo de procesamiento de lenguaje natural
FaMAF - Córdoba, Argentina
Motivación
Argumentación
Probablemente el sistema de educación pública no es tan malo como algunas personas creen. Algunos dicen que aquellos que son educados en escuelas públicas están menos educados, yo realmente pienso lo contrario. Los estudiantes que estudian en el sector privado pagan una elevada matrícula para hacerlo y creo que a estos estudiantes se les perdonan más cosas. Siempre fui a escuelas públicas y cuando terminé entré en la Universidad.
Modelo de Toulmin [1]
Aserción: declaración que se busca presentar como válida.
Evidencia: datos que soportan la aserción.
Garantía: justificación de una inferencia lógica desde la evidencia a la aserción.
Respaldo: información adicional.
Calificador: límite del alcance en que la aserción es válida.
Reserva: escenario en el cual la aserción podría no ser válida.
Probablemente el sistema de educación pública no es tan malo como algunas personas creen. Algunos dicen que aquellos que son educados en escuelas públicas están menos educados, yo realmente pienso lo contrario. Los estudiantes que estudian en el sector privado pagan una elevada matrícula para hacerlo y creo que a estos estudiantes se les perdonan más cosas. Siempre fui a escuelas públicas y cuando terminé entré en la Universidad.
evidencia aserción reserva respaldo calificador garantía
Ejemplo
Modelo de Habernal y Gurevych [2]
Probablemente el sistema de educación pública no es tan malo como algunas personas creen. Algunos dicen que aquellos que son educados en escuelas públicas están menos educados, yo realmente pienso lo contrario. Los estudiantes que estudian en el sector privado pagan una elevada matrícula para hacerlo y creo que a estos estudiantes se les perdonan más cosas. Siempre fui a escuelas públicas y cuando terminé entré en la Universidad.
evidencia aserción reserva respaldo refutación
Ejemplo
Modelo de Stab y Gurevych [3]
Probablemente el sistema de educación pública no es tan malo como algunas personas creen. Algunos dicen que aquellos que son educados en escuelas públicas están menos educados, yo realmente pienso lo contrario. Los estudiantes que estudian en el sector privado pagan una elevada matrícula para hacerlo y creo que a estos estudiantes se les perdonan más cosas. Siempre fui a escuelas públicas y cuando terminé entré en la Universidad.
evidencia aserción aserción principal
Ejemplo
Hay que lograr un balance entre la complejidad del modelo y la confianza en la anotación
Minería de argumentos
Aprendizaje automático
¿Para qué usar aprendizaje automático?
Método de pipeline [3]
Método end to end [4]
Problemas de aprender argumentaciones
Aplicación en textos legales
Sentencias de la ECHR
Adaptaciones al modelo
Basándonos en el [Artículo 6 de la Convención]{Ley}, la aplicante se queja de que [el desestimamiento de parte del tribunal laboral sobre su reclamo en contra de su antiguo empleador equivale a una violación a su derecho a la presunción de inocencia]{the applicant}, debido a que [el tribunal laboral declaró que había roto la confianza de su empleador cometiendo el delito de provocación]{Hecho}.
evidencia aserción
Desafíos de la anotación
Estadísticas de las anotaciones
Documentos | 13 |
Palabras | 46045 |
Palabras en aserciones principales | 1382 |
Palabras en aserciones | 8385 |
Palabras en premisas | 12242 |
Acuerdo entre anotadores
Usando tres etiquetas
Acuerdo entre anotadores
Usando tres etiquetas
Fusionando los tipos de aserciones
Algunas conclusiones
Muchas gracias
Referencias
[1] Toulmin, S. E. (2003). The uses of argument. Cambridge university press.
[2] Habernal, I., & Gurevych, I. (2017). Argumentation mining in user-generated web discourse. Computational Linguistics.
[3] Stab, C., & Gurevych, I. (2017). Parsing argumentation structures in persuasive essays. Computational Linguistics.
[4] Eger, S., Daxenberger, J., & Gurevych, I. (2017). Neural End-to-End Learning for Computational Argumentation Mining. arXiv preprint arXiv:1704.06104.