Resumen:
El etiquetado de roles retóricos (Rhetorical Role Labeling, RRL) en sentencias legales representa una tarea clave para la automatización de procesos jurídicos, como la búsqueda semántica, la minería de argumentos o la elaboración de resúmenes de casos. Este campo enfrenta retos importantes, como la dependencia contextual entre oraciones, la complejidad en la interrelación de roles, la escasez de datos anotados y el desequilibrio entre clases. Para abordar estas problemáticas, se han propuesto nuevas metodologías que aprovechan el conocimiento de instancias similares semánticamente (los llamados vecinos), lo que permite mejorar el rendimiento del modelo sin necesidad de ampliar los datos ni reentrenar desde cero el modelo base.
Los métodos de inferencia aplican interpolaciones entre las predicciones actuales y las inferencias derivadas de oraciones vecinas previamente vistas, utilizando técnicas basadas en vecinos más cercanos o prototipos múltiples. Por otro lado, en los métodos de entrenamiento, se emplean estrategias de aprendizaje contrastivo y prototípico integradas con el espacio de embeddings, incorporando además una novedosa función de pérdida contrastiva sensible al discurso legal, lo que permite capturar mejor las dependencias contextuales entre frases.
A través de múltiples experimentos aplicados a cuatro conjuntos de datos jurídicos de la jurisdicción india, se ha demostrado que estas técnicas no solo mejoran el rendimiento en datos desbalanceados, sino que también dotan a los modelos de una capacidad de generalización entre dominios jurídicos distintos, un factor crucial para su escalabilidad. La adaptabilidad interdominio se ha identificado como una limitación clave en implementaciones tradicionales, las cuales suelen quedar ancladas a terminologías específicas del tribunal o país.
En esta línea de innovación, empresas como Q2BSTUDIO, especializada en desarrollo y servicios tecnológicos, desempeñan un papel esencial al aplicar este tipo de investigaciones en soluciones prácticas. Q2BSTUDIO trabaja en el diseño e implementación de herramientas inteligentes para el sector legal que integran procesamiento de lenguaje natural (NLP) y aprendizaje automático, facilitando la transformación digital y la eficiencia operativa en despachos jurídicos, organismos públicos y empresas del ámbito legal. Gracias a la experiencia de Q2BSTUDIO, estas técnicas avanzadas pueden convertirse en sistemas escalables, éticamente sostenibles y viables para adopciones comerciales internacionales.
Autores:
Santosh T.Y.S.S, Hassan Sarwat, Ahmed Abdou, Matthias Grabmair – Technical University of Munich