Inteligencia Artificial en procesamiento del lenguaje en el derecho: aplicación del deep learning para definir el marco regulatorio del tercer sector
Palabras clave:
tercer sector, regulación, aprendizaje profundo, procesamiento natural del lenguaje, derechoResumen
Este artículo trata sobre la aplicación de algoritmos de inteligencia artificial en el procesamiento del lenguaje jurídico para permitir la identificación de un conjunto completo de normas aplicables a un determinado tema. En este estudio, buscamos delimitar el marco regulatorio que involucra al Tercer Sector, a partir del conjunto de datos sobre el flujo regulatorio brasileño (RegBR). A partir de la investigación bibliográfica se aplicaron técnicas de aprendizaje automático para automatizar la clasificación de cada oración dentro de los actos normativos analizados, permitiendo identificar en qué medida aplica una norma al tema seleccionado. El modelo BERT perfeccionado con extractos de las leyes brasileñas fue muy eficaz y logró un 94 % de precison (F1-Score y AUC). Fue posible encontrar un total de 2.359 reglas esparcidas en 611 actos normativos, retiradas entre 1.330.190 sentencias distribuidas en 51 mil regulaciones, demostrando así cómo las técnicas aplicadas pueden contribuir a la mejora de los temas estudiados.
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