نقش یادگیری عمیق در تحلیل اسناد حقوقی و پیش بینی نتایج پرونده ها

چکیده مقاله

این مقاله به نقش تحول آفرین یادگیری عمیق DL در تحلیل اسناد حقوقی و پیش بینی نتایج پرونده ها پرداخته و به چالش های روزافزون مرتبط با مدیریت حجم وسیع و پیچیدگی اسناد حقوقی اشاره می کند رویکردهای دستی سنتی به طور فزاینده ای ناکافی هستند و نیاز به روش های پیشرفته DL که قادر به پردازش داده های بدون ساختار و ارائه ی تحلیل های دقیق باشند را برجسته می کنند معماری های DL، از جمله شبکه های عصبی پیچشی CNN ، شبکه های حافظه بلند مدت کوتاه LSTM و ترنسفورمرها، امکان طبقه بندی دقیق متن، استخراج کلیدواژه و تحلیل پیش بینی برای کاربردهای حقوقی را فراهم می کنند این مقاله به بررسی نقاط قوت و محدودیت های این مدل ها پرداخته و کاربرد آنها را در پیش بینی حکم قضایی LJP در حوزه های قضایی مختلف مورد ارزیابی قرار می دهد مدل های پیش بینی، مانند طبقه بندهای دوتایی و سیستم های هیبریدی، دقت بالایی در پیش بینی نتایج ارائه می دهند و به ارتقای عدالت و شفافیت در فرآیند تصمیم گیری قضایی کمک می کنند علاوه بر این، مطالعه به ملاحظات اخلاقی مانند حریم خصوصی داده ها، سوگیری مدل و قابلیت تفسیر، که برای ایجاد اعتماد به هوش مصنوعی در حوزه حقوق ضروری هستند، می پردازد جهت گیری های آینده شامل توسعه هوش مصنوعی تفسیرپذیر XAI ، مدل های چندزبانه برای کاربردهای چندملیتی و تحلیل پیش بینی در زمان واقعی برای حمایت از مدیریت پویا پرونده ها می شود تلاش های مشترک میان توسعه دهندگان هوش مصنوعی، متخصصان حقوقی و سیاست گذاران برای اطمینان از رعایت استانداردهای اخلاقی و ادغام بدون نقص این سیستم ها در عمل حقوقی ضروری است با پیشرفت این فناوری ها و پایبندی به شفافیت و پاسخگویی، DL می تواند به طور قابل توجهی جریان های کاری و فرآیندهای تصمیم گیری حقوقی را بهبود بخشد

کلیدواژه‌ها

نویسندگان

حسین ممیز

دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر، گرایش هوش مصنوعی و رباتیکز، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد الکترونیکی، تهران، ایران

ممیز، حسین،1403،نقش یادگیری عمیق در تحلیل اسناد حقوقی و پیش بینی نتایج پرونده ها،سومین همایش بین المللی وکالت، حقوق و علوم انسانی،همدان

ارائه‌شده در

مجموعه مقالات سومین همایش بین المللی وکالت، حقوق و علوم انسانی20 مرداد 1403 · همدان