本論文は、自動化された法律処理のための法規範の効果的な表現、特に階層コンポーネントの時間的進化追跡に焦点を当てています。 IFLA LRMooなどの基本的な概念フレームワークとAkoma Ntosoなどのエンコード標準が存在しますが、きめ細かいコンポーネントレベルのバージョン管理のための専用の公式モデリングパターンはまだ欠けています。これにより、特定の時点で法的テキストを再構成することが困難になり、信頼できる法律技術とAIアプリケーションに不可欠な機能が妨げられます。本論文では,LRMooオントロジーに基づく構造的時間的モデリングパターンを提案し,これらの問題を解決した。法規範の進化をF2表現の通時的鎖としてモデル化し、言語に独立した時間的バージョン（TV）と具体的な単一言語実装である言語バージョン（LV）を区分する。どちらのバージョンもF2表現でモデル化され、R76（is derivative of）属性にリンクされています。このパラダイムは、法律テキストの内部構造にも再帰的に適用され、抽象コンポーネントタスクF1と対応するバージョン化コンポーネント表現F2の並列階層として表されます。また、F28（Expression Creation）イベントを使用して立法改正プロセスを定式化し、改訂法で改正された規範への正確な影響まで追跡できるようにする。ブラジル連邦憲法をケーススタディとして使用して、イベント中心のアーキテクチャが特定の日に存在していた法的テキストのどの部分でも正確かつ決定的に検索および再構成できることを示しています。このモデルは、検証可能な知識グラフと高度なAIツールを構築するための強力な基盤を提供し、現在生成されたモデルの限界を克服します。
