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Búsqueda semántica de sentencias judiciales usando técnicas actuales del NLP y métodos de recuperación de información

Semantic search of court rulings using current NLP techniques and information retrieval methods

dc.contributorMoreno Barbosa, Andrés Dario
dc.contributorMoreno Barbosa, Andrés Dario
dc.creatorMartínez Pinilla, Manuel Francisco
dc.date2022-10-13T11:49:04Z
dc.date2022-10-13T11:49:04Z
dc.date2022-06-15
dc.date.accessioned2025-04-22T22:08:21Z
dc.date.available2025-04-22T22:08:21Z
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/10554/62083
dc.identifierhttps://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.62083
dc.identifierinstname:Pontificia Universidad Javeriana
dc.identifierreponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javeriana
dc.identifierrepourl:https://repository.javeriana.edu.co
dc.identifier.urihttp://test.repositoriodigital.com:8080/handle/123456789/90147
dc.descriptionResumen- La ineficiencia de la justicia colombiana es un fenómeno dilatorio; la justicia colombiana cuenta con 11 funcionarios judiciales por cada 100.000 habitantes, congestión significativa en el número de procesos judiciales en inventario, y en consecuencia enfrenta actos de corrupción. Los últimos desarrollos en algoritmos de aprendizaje profundo y técnicas como el aprendizaje de transferencia han llenado de nuevas posibilidades al PLN (Procesamiento del Lenguaje Natural), aunque cada vez son más los proyectos de digitalización, especialmente en el ámbito jurisdiccional; este constante torrente de información de datos que se ha creado hace posible entrenar modelos de Machine Learning con datos que permitan incursionar en la investigación de modelos de IA para una decisión judicial en Colombia. Proponemos un método para mejorar la calidad de las búsquedas y los modelos de clasificación de textos basados en rankings para textos de jurisprudencia utilizando el aprendizaje de transferencia y el BERT. La búsqueda se basa en la conversión de 23.750 textos de ley de la "Corte Constitucional" en vectores multidimensionales basados en modelos pre-entrenados y la búsqueda de estos vectores utilizando una búsqueda de similitudes usando FAIIS, distancia euclidiana y KNN para el campo de categorización de textos . Los resultados de este modelo fueron conectados a una interfaz web y fueron evaluados en base a la metodología propuesta por Knijnenburg donde se busca un método pragmático basado en el usuario para medir el sistema de recuperación propuesto, las preguntas fueron planteadas a un grupo de abogados y estudiantes de derecho, los resultados fueron comparados con los motores de búsqueda tradicionales y tiene una mayor calidad percibida de recomendación según los resultados.
dc.descriptionThe inefficiency of the Colombian justice system is a dilatory phenomenon; the Colombian justice system has 11 judicial officials for every 100.000 inhabitants, significant congestion in the number of judicial processes in inventory, and consequently faces acts of corruption. The latest developments in deep learning algorithms and techniques such as transfer learning have filled with new possibilities for NLP (Natural Language Processing), although it is increasingly projects of digitization, especially in the jurisdictional field; this constant torrent of data information that has been created makes it possible to train Machine Learning models with data that allow the incursion of research in AI models for a judicial decision in Colombia. We propose a method to improve the quality of the searches and ranking-based text classification models for case law texts using transfer learning and BERT. The search is based on the conversion of 23.750 law text of the “Corte Constitutional” into multidimensional vectors based on pre-trained models and the search of these vectors using a similarity search using FAIIS, Euclidean distance, and KNN for text categorization field. The results of this model were connected to a web interface and were evaluated based on the methodology proposed by Knijnenburg where a pragmatic user-based method is sought to measure the proposed recovery system, the questions were posed to a group of lawyers and law students, the results were compared with the traditional search engines and has a higher perceived quality of recommendation according to the results.
dc.descriptionMagíster en Inteligencia Artificial
dc.descriptionMaestría
dc.formatPDF
dc.formatapplication/pdf
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana
dc.publisherMaestría en Inteligencia Artificial
dc.publisherFacultad de Ingeniería
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsDe acuerdo con la naturaleza del uso concedido, la presente licencia parcial se otorga a título gratuito por el máximo tiempo legal colombiano, con el propósito de que en dicho lapso mi (nuestra) obra sea explotada en las condiciones aquí estipuladas y para los fines indicados, respetando siempre la titularidad de los derechos patrimoniales y morales correspondientes, de acuerdo con los usos honrados, de manera proporcional y justificada a la finalidad perseguida, sin ánimo de lucro ni de comercialización. De manera complementaria, garantizo (garantizamos) en mi (nuestra) calidad de estudiante (s) y por ende autor (es) exclusivo (s), que la Tesis o Trabajo de Grado en cuestión, es producto de mi (nuestra) plena autoría, de mi (nuestro) esfuerzo personal intelectual, como consecuencia de mi (nuestra) creación original particular y, por tanto, soy (somos) el (los) único (s) titular (es) de la misma. Además, aseguro (aseguramos) que no contiene citas, ni transcripciones de otras obras protegidas, por fuera de los límites autorizados por la ley, según los usos honrados, y en proporción a los fines previstos; ni tampoco contempla declaraciones difamatorias contra terceros; respetando el derecho a la imagen, intimidad, buen nombre y demás derechos constitucionales. Adicionalmente, manifiesto (manifestamos) que no se incluyeron expresiones contrarias al orden público ni a las buenas costumbres. En consecuencia, la responsabilidad directa en la elaboración, presentación, investigación y, en general, contenidos de la Tesis o Trabajo de Grado es de mí (nuestro) competencia exclusiva, eximiendo de toda responsabilidad a la Pontifica Universidad Javeriana por tales aspectos. Sin perjuicio de los usos y atribuciones otorgadas en virtud de este documento, continuaré (continuaremos) conservando los correspondientes derechos patrimoniales sin modificación o restricción alguna, puesto que, de acuerdo con la legislación colombiana aplicable, el presente es un acuerdo jurídico que en ningún caso conlleva la enajenación de los derechos patrimoniales derivados del régimen del Derecho de Autor. De conformidad con lo establecido en el artículo 30 de la Ley 23 de 1982 y el artículo 11 de la Decisión Andina 351 de 1993, "Los derechos morales sobre el trabajo son propiedad de los autores", los cuales son irrenunciables, imprescriptibles, inembargables e inalienables. En consecuencia, la Pontificia Universidad Javeriana está en la obligación de RESPETARLOS Y HACERLOS RESPETAR, para lo cual tomará las medidas correspondientes para garantizar su observancia.
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectJurisprudencia
dc.subjectInvestigación jurídica
dc.subjectProcesamiento del lenguaje natural
dc.subjectRecuperación de Información
dc.subjectBERT
dc.subjectClasificación de textos
dc.subjectIncrustación de palabras
dc.subjectFAISS
dc.subjectDistancia L2
dc.subjectCase-law
dc.subjectLegal research
dc.subjectNatural Language Processing
dc.subjectInformation Retrieval
dc.subjectBERT
dc.subjectText classification
dc.subjectWord embedding
dc.subjectFAISS
dc.subjectL2 Distance
dc.subjectMaestría en inteligencia artificial - Tesis y disertaciones académicas
dc.subjectLenguaje natural (Informática)
dc.subjectRecuperación de información
dc.subjectAprendizaje de máquinas
dc.titleBúsqueda semántica de sentencias judiciales usando técnicas actuales del NLP y métodos de recuperación de información
dc.titleSemantic search of court rulings using current NLP techniques and information retrieval methods
dc.typehttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.typeTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
dc.typehttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis


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