Combining Semantic Web and Machine Learning for Auditable Legal Key Element
Gerald Anna Breit1, Laura Waltersdorfer2, Fajar J. Ekaputra3,2, Sotirios Karampatakis1, Tomasz Miksa2, and Gregor Kafer2
1 Semantic Web Company, Vienna, Austria
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2 TU Wien, Vienna, Austria
[email protected]
3 Vienna University of Economics and Business, Vienna, Austria
[email protected]
• 一言でいうと
現実世界のユースケースに基づいて、セマンティック Web と機械学習の手法を組み合わせて法的許可から重要な要素を
抽出することを目的としたハイブリッド AI システムを開発および評価
• 動機
法的文書から重要な要素を抽出することは、間違いが発生しやすい複雑な作業
• 手法
セマンティック Web と機械学習を組み合わせ、ナレッジ グラフの形式で背景知識を組み込みながら、言語および埋め込
みモデルを通じてデータを抽出
• 結果
定量的評価では全体的に有望な結果、詳細な定性分析では
具体的なエラーの種類が明らかになり、現在の
プロトタイプを改善する方法についての指針が得られた
• 利用実績
電子許可管理システム (EPMS) の運用、オーストリアでの
公式許可に関する組織的および
官僚的プロセス (申請、決定、修正など) を容易にする
• 学んだ教訓やベストプラクティス(不明)
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