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Un mapeo fundacional de Schema.org para un grafo de conocimiento legal: Representación de las normas jurídicas brasileñas según las FRBR

Created by
  • Haebom

Autor

Hudson de Martín

Describir

Este artículo destaca que estructurar las normas jurídicas de forma legible por máquinas es esencial para el desarrollo de sistemas avanzados de IA y recuperación de información, como los Grafos de Conocimiento Legal (GCL). Basándonos en el modelo FRBR, proponemos un marco básico para mapear operaciones jurídicas (representadas por nodos de Norma) al vocabulario schema.org/Legislation. Utilizando el portal Normas.leg.br como caso práctico, demostramos cómo describir entidades de operación mediante JSON-LD, considerando identificadores URN estables, relaciones entre normas y propiedades del ciclo de vida. Este enfoque estructurado y formal proporciona un primer paso hacia la construcción de grafos de conocimiento deterministas y verificables, que pueden superar las limitaciones de los modelos puramente probabilísticos y servir como una "verdad fundamental" formalizada para aplicaciones de IA legal.

Takeaways, Limitations

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Takeaways:
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Se presenta un enfoque sistemático para la estructuración legible por máquina de normas jurídicas.
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Proporciona un marco interoperable que aprovecha el modelo FRBR y el vocabulario schema.org/Legislation.
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Representación clara y estructurada de entidades legales de trabajo utilizando JSON-LD.
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Sentar las bases para construir un gráfico de conocimiento jurídico determinista y verificable.
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Superar las limitaciones de los modelos puramente probabilísticos y mejorar las aplicaciones de la IA legal.
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Limitations:
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Se necesita más investigación sobre la aplicabilidad práctica y escalabilidad del marco propuesto.
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Es necesario verificar la aplicabilidad a varios sistemas jurídicos y idiomas.
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La posibilidad de no resolver plenamente la complejidad y ambigüedad de las normas jurídicas.
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Limitaciones de generalización de estudios de casos confinados al portal Normas.leg.br.
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