Prawo jako łańcuch zdarzeń

Problem nie jest wyłącznie tekstowy

Dokument opisuje zdarzenie, ale nie jest samym zdarzeniem. Pozew, decyzja, płatność i doręczenie mogą dotyczyć tej samej sprawy, mieć różne daty oraz odmienny wpływ na dalszy bieg procesu. Płaskie wyszukiwanie fragmentów łatwo miesza te poziomy.

W systemie Legal AI wynik powinien wskazywać nie tylko pasujący tekst, lecz również rolę dokumentu, uczestnika, moment oraz relację z innymi działaniami.

Hipoteza robocza

Analiza staje się bardziej kontrolowalna, gdy korpus zostaje opisany jako graf zdarzeń i dowodów. Węzły reprezentują działania, dokumenty, podmioty oraz kwalifikacje; krawędzie przechowują jawne relacje czasowe i proceduralne.

Minimalny model

1. Rejestrujemy źródło, wersję i zakres dokumentu.
2. Oddzielamy wzmiankę o zdarzeniu od potwierdzonego faktu.
3. Łączymy uczestnika, czas i rolę proceduralną.
4. Zapisujemy regułę, która prowadzi od rekonstrukcji do kwalifikacji.
5. Zachowujemy miejsce na sprzeczność lub brak danych.

Jak testować

Benchmark powinien sprawdzać rekonstrukcję całej ścieżki, nie tylko podobieństwo pojedynczego fragmentu. Scenariusz testowy zawiera oczekiwane zdarzenia, źródła, relacje oraz błąd, którego system nie może zaakceptować.

Najważniejszym przypadkiem negatywnym jest wiarygodnie brzmiąca chronologia zbudowana z dokumentów dotyczących innego podmiotu albo innego okresu obowiązywania prawa.

Wniosek praktyczny

Ontologia jest kontraktem pomiędzy danymi, retrievalem i interpretacją. Jeżeli tego kontraktu nie można pokazać i przetestować, końcowa odpowiedź pozostaje trudna do audytu niezależnie od jakości użytego modelu.