图片来源：Pixabay/CC0 Public Domain
马里兰大学巴尔的摩郡分校（UMBC）的研究人员通过创建一种对联邦法规（CFR）进行机器处理的方法，在自动化法律文件分析（ALDA）领域取得了长足的进步。CFR是一份复杂的文件，包含与联邦政府开展业务的有关政策。联邦政府的所有业务分支机构都必须遵守CFR。为了使政府合同公平适用于更多的商业业务，CFR中的政策必须更加容易理执行。
对这份文件的自动化只是一项更大的项目中的一小部分。这个项目致力于帮助承包商和其他实体管理和掌控法律文件。在信息系统副教授Karuna Joshi的领导下，团队已经成功完成了对CFR的全面分析。Digital Government: Research and Practice最近发表了他们的方法。
AI自动化审稿
团队使用AI对CFR 进行分析。AI学习如何对文件中的信息进行分类，储存它们并在需要时提取出来。为了做到这些，Joshi和她的团队通过使用语义网络技术（Semantic Web technologies）创建认知地图，说明文档中的所有关键词、规则和规定。这个基本的框架能让使用者向自动化工具询问一条具体的条例并获得答案。
图书馆中一部分的联邦法案文件。图片来源：维基百科
语义网络语言OWL（Web Ontology Language）用于表示概念和关联关系。Joshi认为，认知地图的框架能“被联邦机构和商人采用，使参考CFR条例和政策的内部流程自动化”。为了达成这一目标，他们将让该成果在公共领域中使用。
问题和回答
普通使用者能通过一种问答的方式与认知地图互动，类似于很多人使用的亚马逊的Alexa和苹果的Siri。Joshi表示，某人可以问一个有关政策的问题，比如：“一项提案请求（RFP：Request for Proposal）必须至少几天才能公开发布或执行？”该系统将查询CFR认知地图，找到文件中能回答这个问题的对应部分。
人工智能。图片来源：unsplash
研究人员预计，该系统对持有CFR业务的商业个体来说非常有用，因为它能通过自动化流程轻松降低CFR的法律复杂性。
访问和问责
UMBC团队一直在努力使该项目自动化并支持用户对法律文件的理解。除了CFR，他们也试图帮助人们理解他们每天都能遇到的具有法律约束力的合同，比如说大公司的服务条款。信息系统研究生Lavanya Elluri补充说：“我们的研究帮助使用云服务的组织快速理解这些文本中的内容。”
因为信息被掩埋在服务和隐私条款中，许多用户发现他们的信息在自己不知情的情况下被使用了。Joshi预计她和团队正在开发的工具能帮助使用者更好地理解这些文件，这对于让公司对其使用用户数据承担责任至关重要。
翻译：王嘉钰
审校：汪茹
引进来源：马里兰大学巴尔的摩分校
本文来自：中国数字科技馆
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