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1. Introducción

Son muchos los proyectos de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) en los que hemos trabajado en Scalian.

Hoy en este artículo del Centro de Excelencia de IA (CoE AI) no explicaremos un proyecto concreto, sino que expondremos los posibles usos del NLP en el sector legal, o LegalTech.

Sólo en el  ámbito procesal en España se producen al año 2M de casos. El uso de la digitalización y de IA puede facilitar el procesamiento de esas cantidades de información mediante el uso de diversas técnicas según el estadio del proceso.

Actualmente vivimos un proceso de transformación digital que abarca todos los sectores, incluido el sector legal.

Hace años empezó a acuñarse el término Legaltech, abreviatura de Legal Technology, que se define como la utilización de tecnología en el ámbito legal para agilizar, optimizar y automatizar los procesos de las compañías.

La Inteligencia Artificial, el Big Data o el cloud computing son algunas de las tecnologías que  pueden producir un impacto más importante en el sector legal. En concreto, el Machine Learning, gracias a su capacidad de aprendizaje automático y predicción, puede servir de ayuda para la toma de decisiones más precisas permitiéndoles agilizar las gestiones, automatizar los procesos y reducir los errores.

El  Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) es un subconjunto de AI que procesa el lenguaje humano natural. Algunos de los ejemplos más familiares incluyen las sugerencias de búsqueda predictiva, los correctores ortográficos y el reconocimiento de voz.

Por su parte, el Big Data ofrece la posibilidad de procesar grandes volúmenes de datos, lo que permite obtener información valiosa que puede ayudar en la toma de decisiones y mejorar la experiencia de los clientes.

Otras tecnologías como el blockchain, que aportan una mayor seguridad en las transacciones, los bots o la robótica están adquiriendo cada vez un mayor protagonismo en el sector.

En este artículo nos centraremos en los casos de uso en los que se están aplicando este tipo de técnicas.

2. Casos de Uso

Actualmente los abogados están utilizando el NLP de diversas formas, algunas de ellas las explicamos a continuación:

3. Ejemplo de extracción de entidades (NER)

Vamos a presentar un ejemplo sencillo de aplicación de técnicas de NLP a documentos legales. En este caso vamos a crear un NER (name entity recognition) para extraer una serie de entidades.

Los NER son herramientas de procesamiento del lenguaje natural que pueden ayudar entender el contenido de un documento.

El objetivo de los NER es identificar entidades como personas, organizaciones, localizaciones, fechas,… Estas entidades pueden considerarse básicas y extenderse según el caso de uso.

Para nuestro ejemplo podemos definir una serie de entidades como:

  • TRIBUNAL: Nombre del tribunal que ha dictado la sentencia actual si se extrae del Preámbulo. Nombre de cualquier tribunal mencionado si se extrae de sentencias judiciales.
  • PETICIONARIO: Nombre de los peticionarios/apelantes/revisionista del caso actual.
  • DEMANDADO: Nombre de los demandados/defensores/oposición del caso actual.
  • JUEZ: Nombre de los jueces del caso actual si se extrae del preámbulo. Nombre de los jueces de los casos actuales y anteriores si se extrae de las sentencias.
  • ABOGADO: Nombre de los abogados de ambas partes.
  • FECHA: Cualquier fecha mencionada en la sentencia.
  • ORG: Nombre de las organizaciones mencionadas en el texto aparte del tribunal. Por ejemplo, bancos, PSU, empresas privadas, estaciones de policía, gobierno estatal, etc.
  • GPE: Ubicaciones geopolíticas que incluyen nombres de países, estados, ciudades, distritos y pueblos.
  • ESTATUTO: Nombre del acto o ley mencionado en la sentencia.
  • DISPOSICIÓN: Secciones, subsecciones, artículos, órdenes, reglas bajo un estatuto.
  • PRECEDENTE: Todas las causas judiciales pasadas a las que se refiere la sentencia como precedentes. El precedente consta de los nombres de las partes + citación (opcional) o número de caso (opcional).
  • NÚMERO DE CASO: Todos los demás números de casos mencionados en la sentencia (aparte del precedente) donde no se proporcionan los nombres de las partes y la cita.
  • TESTIGO: Nombre de los testigos en el juicio actual.
  • OTRA PERSONA: Nombre de todas las personas que no están incluidas en peticionario, demandado, juez y testigo.

El resultado de la aplicación de este tipo de técnicas podemos verlo en la siguiente imagen:

4. Conclusiones

El procesamiento del lenguaje natural ayuda tanto a los abogados, los jueces e incluso a los clientes.

El trabajo legal rara vez es sencillo, en los últimos años hemos visto como la falta de profesionales cualificados está haciendo que el número de casos se acumule en los despachos y que no lleguen a resolver en un breve periodo de tiempo, lo que puede ser frustrante tanto para los abogados como para sus clientes. Las herramientas de IA, y en especial el NLP, pueden ayudar a agilizar y mejorar el trabajo legal, asegurando mejores resultados para todos.

La dependencia del sector legal de un lenguaje preciso lo convierte en el lugar ideal para utilizar el NLP. Si bien este concepto aún se encuentra en sus primeras etapas, ya muestra un enorme potencial para los abogados y sus clientes.

5. Referencias
Por Jose Arcos Aneas.

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