Daily Arxiv

世界中で発行される人工知能関連の論文をまとめるページです。
このページはGoogle Geminiを活用して要約し、非営利で運営しています。
論文の著作権は著者および関連機関にあり、共有する際は出典を明記してください。

A Foundational Schema.org Mapping for a Legal Knowledge Graph: Representing Brazilian Legal Norms as FRBR Works

Created by
  • Haebom

作者

Hudson de Martim

概要

本論文は、法規を機械が読めるように構造化することが、法律知識グラフ（LKG）などの高度なAIおよび情報検索システムの構築に不可欠であることを強調しています。 FRBRモデルに基づいて、法的作業（Normノードで具体化されている）をschema.org/Legislation語彙にマッピングする基本的なフレームワークを提案します。 Normas.leg.br ポータルをケーススタディとして活用し、安定した URN 識別子、規範間関係、ライフサイクル属性を考慮した JSON-LD を介して作業エンティティを記述する方法を示します。この構造的で形式的なアプローチは、決定的で検証可能な知識グラフを作成するための最初のステップを提供し、純粋に確率的モデルの限界を克服し、法律AIアプリケーションのための形式化された「根拠」として活用することができます。

Takeaways、Limitations

•
Takeaways:
◦
法規の機械可読構造化のための体系的な方法を提案する。
◦
FRBRモデルとschema.org/Legislation語彙を活用した相互運用可能なフレームワークを提供します。
◦
JSON-LDを使用した法律作業エンティティの明確で構造的な表現。
◦
決定的かつ検証可能な法的知識グラフを構築するための基盤を築く。
◦
純粋確率モデルの限界の克服と法律AIアプリケーションの強化
•
Limitations:
◦
提案されたフレームワークの実際の適用範囲と拡張性に関するさらなる研究が必要です。
◦
さまざまな法律システムおよび言語の適用性検証が必要です。
◦
法規の複雑さとあいまいさを完全に解決できない可能性。
◦
Normas.leg.brポータルに限定されたケーススタディの一般化可能性の制限。
👍
Made with Slashpage