[論文レビュー] Orchestrating NLP Services for the Legal Domain

Julián Moreno Schneider, Georg Rehm+8 more|arXiv (Cornell University)|Mar 28, 2020

Artificial Intelligence in Law参考文献 23被引用数 11

ひとこと要約

本論文では、複数言語における法的文書処理のためのNLPおよびコンテンツキュレーションサービスをオchestrateするワークフローマネージャーと多言語法的知識グラフ（LKG）を提示する。このシステムは、契約書、規則、判例文書から法的情報を自動抽出し、意味的注釈を施し、相互にリンク可能にすることで、柔軟で再利用可能なNLPパイプラインと構造化された法的データ上の意味的推論を用いて、コンプライアンス監視および国境を越えた法的分析を支援する。

ABSTRACT

Legal technology is currently receiving a lot of attention from various angles. In this contribution we describe the main technical components of a system that is currently under development in the European innovation project Lynx, which includes partners from industry and research. The key contribution of this paper is a workflow manager that enables the flexible orchestration of workflows based on a portfolio of Natural Language Processing and Content Curation services as well as a Multilingual Legal Knowledge Graph that contains semantic information and meaningful references to legal documents. We also describe different use cases with which we experiment and develop prototypical solutions.

研究の動機と目的

• 多言語・多司法管轄区域の文脈において、多様なNLPおよびドキュメントキュレーションサービスを統合的に運用する課題に対処すること。
• NLPサービスの相互交換性と効率的実行を可能にする、柔軟で合成可能なワークフローマネージャーの開発。
• 法的文書、用語、意味的注釈を統合した、リンクデータとしての多言語法的知識グラフ（LKG）の構築。
• 契約書分析、労働法コンプライアンス、地熱エネルギープロジェクト規制といった実世界の法的ユースケースにおける実用的価値の実証。
• 機械翻訳と意味的サービスを活用して、法的情報への多言語検索、類似度ランク付け、多言語アクセスを可能にする。

提案手法

• ユーザー定義またはシステム事前設定のワークフローに従い、動的にNLPおよびキュレーションサービスを組み合わせて実行できるモジュラーなワークフローマネージャーの設計と実装。
• リンクデータの原則に従い、法的エンティティ、関係、文書内参照を表現する多言語法的知識グラフ（LKG）の構築。
• ドイツ語、スペイン語、英語、オランダ語の4言語に対して、名前付きエンティティ認識（NER）、時系列表現解析、語義の曖昧さ解消の意味的NLPサービスの適用。
• 多言語ドキュメント処理と検索を支援するための機械翻訳の統合により、言語に依存しない法的コンテンツへのアクセスを実現。
• ユーザーがアップロードしたRFPや契約書に基づいて関連する法的文書をランク付け・抽出するための意味的類似度サービスの活用。
• 契約書分析、労働法コンプライアンス、地熱エネルギー規制の3つのパイロットユースケースにおけるプラットフォームの展開。各ユースケースでは、ドキュメントの取り込み、意味的注釈、知識グラフの拡張が実施された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 柔軟で合成可能なワークフローマネージャーは、法的テキスト処理のための多様なNLPおよびキュレーションサービスを効果的にオchestrateできるか？
• RQ2 国境や言語を越えて法的文書を意味的にリンク可能にするために、多言語法的知識グラフ（LKG）をどのように構築・維持できるか？
• RQ3 自動化された法的NLPサービスが、明確な追加価値を生む実際のビジネスおよびコンプライアンスのユースケースは何か？
• RQ4 意味的類似度と機械翻訳を活用することで、多言語法的文書の検索と分析をどのように可能にできるか？
• RQ5 多様なドキュメント形式および法的分野に対応するための、法的NLPサービスの相互運用性とスケーラビリティを確保する上で直面する技術的・アーキテクチャ的課題は何か？

主な発見

• ワークフローマネージャーは、NLPおよびキュレーションサービスの動的で柔軟なオchestrateを実現し、相互交換可能なコンponentsのプラグアンドプレイ統合を可能にした。
• 多言語法的知識グラフ（LKG）はリンクデータとして正常に構築され、英語、スペイン語、ドイツ語、オランダ語の4言語で法的エンティティ、規則、判例文書の意味的リンクを実現した。
• 本システムは3つのパイロットユースケースにおいて実用的価値を示した：自動契約監視、国境を越えた労働法へのアクセス、地熱プロジェクトのコンプライアンス支援。
• 意味的類似度と機械翻訳サービスにより、入力文書の言語にかかわらずユーザーの言語で結果を提示する多言語文書検索が効果的に実現された。
• 法的情報抽出およびコンプライアンス追跡の効率が向上し、契約および規制管理における人的作業が削減された。
• ドイツ語法的NER、スペイン語／英語の時系列表現解析器、語義の曖昧さ解消モデルといった主要コンponentsは、プロジェクト終了時点でオープンソースライセンスで公開された。