Bài báo này tập trung vào việc thể hiện hiệu quả các chuẩn mực pháp lý cho quá trình xử lý pháp lý tự động, đặc biệt là theo dõi sự tiến triển theo thời gian của các thành phần phân cấp. Mặc dù đã có các khuôn khổ khái niệm cơ bản như IFLA LRMoo và các tiêu chuẩn mã hóa như Akoma Ntoso, nhưng vẫn còn thiếu một mô hình mô hình hóa chính thức chuyên dụng cho việc quản lý phiên bản chi tiết ở cấp độ thành phần. Điều này làm phức tạp việc tái tạo văn bản pháp lý tại một thời điểm cụ thể và cản trở các khả năng thiết yếu cho công nghệ pháp lý đáng tin cậy và các ứng dụng AI. Bài báo này giải quyết thách thức này bằng cách đề xuất một mô hình mô hình hóa theo thời gian có cấu trúc dựa trên ontology LRMoo. Chúng tôi mô hình hóa sự tiến hóa của các chuẩn mực pháp lý như một chuỗi biểu diễn F2 theo thời gian, phân biệt giữa các phiên bản thời gian độc lập với ngôn ngữ (TV) và các triển khai ngôn ngữ đơn lẻ cụ thể (Phiên bản ngôn ngữ (LV). Cả hai phiên bản đều được mô hình hóa như các biểu diễn F2 và được liên kết bởi thuộc tính R76 (là đạo hàm của). Mô hình này cũng được áp dụng đệ quy cho cấu trúc bên trong của các văn bản pháp lý, được biểu diễn như một hệ thống phân cấp song song của các hoạt động thành phần trừu tượng (F1) và các biểu diễn thành phần có phiên bản của chúng (F2). Hơn nữa, chúng tôi chính thức hóa quy trình sửa đổi luật bằng sự kiện F28 (Tạo biểu thức), cho phép chúng tôi theo dõi tác động chính xác của các luật sửa đổi đối với các chuẩn mực đã sửa đổi. Lấy Hiến pháp Liên bang Brazil làm nghiên cứu điển hình, chúng tôi chứng minh rằng một kiến trúc hướng sự kiện có thể truy xuất và tái tạo chính xác và xác định bất kỳ phần nào của văn bản pháp lý khi nó tồn tại vào một ngày nhất định. Mô hình này cung cấp một nền tảng mạnh mẽ để xây dựng các biểu đồ kiến thức có thể xác minh và các công cụ AI tiên tiến, khắc phục những hạn chế của các mô hình tạo hiện tại.
