Técnicas de NLP e IA aplicadas a escritos judiciales

Project Abstract

Motivación: El sistema legal se basa principalmente en documentos escritos en donde actores, demandados, peritos y jueces dialogan redactando demandas, informes, sentencias, y apelaciones. Los documentos pueden llegar a tener muchas hojas (decenas y tal vez cientos de páginas). En este marco, los avances de la AI y en particular del NLP permiten sacar provecho optimizando el proceso a través de la automatización de ciertas tareas. Por ejemplo, es común categorizar los escritos para encausar el tratamiento adecuado. También es necesario hacer minería de texto, para buscar en los escritos información de actor, demandado, juzgado, etc. Además, es común la tarea de buscar causas similares, para reunir jurisprudencia que ayude a determinar los pasos de la causa. Objetivos: El objetivo de este proyecto es realizar pruebas de concepto de diferentes técnicas de AI y NLP para la optimización de ciertos procesos judiciales. En particular, el proyecto se ocupará de categorizar escritos a través de diferentes criterios (materia, fuero, etc.). También se implementarán técnicas de text mining para extraer información de actor, demandado, carátula, juzgado, etc. Además, se trabajará en identificar escritos similares. Resultado esperado: Este proyecto es una continuación del proyecto de NLP en especificaciones técnicas que se viene desarrollando desde el año 2020. Durante este tiempo, se ha desarrollado un prototipo el cual permite editar texto y realizar ciertas tareas (comprobar el estilo de redacción, extraer información, comparar artefactos, etc.). En este proyecto, se espera extender la herramienta conforme a los objetivos mencionados para el tratamiento específico de documentos legales.