Блог проекта Legal Space
Блог проекта Legal SpaceБлог проекта Legal Space
__________________________________
Блог проекта Legal Space
__________________________________
📍 Добро Пожаловать в Проверенный шоп.
📍 Отзывы и Гарантии! Работаем с 2021 года.
__________________________________
✅ ️Наши контакты (Telegram):✅ ️
✅ ️ ▲ ✅ ▲ ️✅ ▲ ️✅ ▲ ️✅ ▲ ✅ ️
__________________________________
⛔ ВНИМАНИЕ! ⛔
📍 ИСПОЛЬЗУЙТЕ ВПН (VPN), ЕСЛИ ССЫЛКА НЕ ОТКРЫВАЕТСЯ!
📍 В Телеграм переходить только по ссылке что выше! В поиске тг фейки!
__________________________________
Блог проекта Legal Space
После привлечения живого правоведа в наш коллектив — а это Ирина Филипова из ННГУ- и ее участия, я рискну опубликовать основные результаты проделанной работы. Рассуждения о праве как абстрактном математическом объекте представлялись авторам исследования неконструктивными и было принято решение использовать так называемый data driven подход к построению модели, основанный на реальных данных. В процессе работы были использованы полные тексты Уголовного кодекса РФ и Гражданского кодекса РФ каждая статья учитывалась как самостоятельная единица, итого: и документ. Однако, реальное правовое пространство опирается не только на нормативные правовые акты, но и на практику, поэтому материалом для построения модели послужили и тексты судебных решений по уголовным делам 17 тыс. С самого начала было очевидно, что, хотя все юридические документы пишутся на естественном языке, используемые в них слова опираются на внешние по отношению к праву понятия. Поэтому при построении модели был использован набор документов, которыми принято определять полный русский язык, в данном случае — открытый корпус русского языка из текстов OpenCorpora. Подобная база текстов на русском языке может служить достаточной эмпирической основой для построения математической модели. В качестве математической модели собранного таким образом корпуса текстов было принято решение применить машинное обучение через широко использующиеся в настоящее время эмбеддинги embeddings — представления в виде числовых векторов высокой размерности. В числовых векторных пространствах определены множества привычных для математиков понятий: расстояния, линейные и нелинейные преобразования, известно как визуализировать такие пространства. Итак, постановка задачи построения модели правового пространства теперь формулируется следующим образом: построить представление данного текстового корпуса в многомерном векторном пространстве с сохранением базовых семантических отношений и инвариантов. Обычно это иллюстрируется примером: слова «король» и «королева» должны иметь такие векторы представления, что их разность совпадает с разностью векторов для слов «мужчина» и «женщина». При использовании векторного представления эмбеддинга правового пространства серьезной проблемой стала необходимость решить какие языковые единицы следует отображать в вектор и как выбрать размерность векторного пространства эмбеддингов. При описании были использованы тексты, очищенные от именованных сущностей имена, даты, геоназвания и постоянно сопровождающих тексты стоп-слов. Из судебных решений для эмбеддинга выбиралась только описательная часть. После очистки каждый текст преобразовывался в список токенов, которые далее приводились кбазовой словоформе: устранялись падежи, склонения и т. На последнем этапе подготовки токены объединялись в так называемые коллокации для нормализации полученных списков. Главный этап отображения списка токенов в вектор был осуществлен с помощью алгоритма машинного обучения, называемого doc 2 vec. Этот алгоритм основан на анализе вероятностей соседних слов с преобразуемым словом. Визуализация полученного векторного пространства позволила увидеть ряд особенностей «правового пространства» и его составляющих, относительную обособленность от классического русского языка. На рисунке 1 приведено взаимоотношение нормативных правовых актов, а точнее — статей Уголовного кодекса РФ, Гражданского кодекса РФ, актов судебной практики и корпуса классического русского языка. Определенный интерес вызывает наблюдение за тем, как язык юристов отличается от классического русского языка, почему юридические документы так трудно прочитать и понять. На следующем рисунке можно увидеть насколько сильно классический русский язык отличается от языка уголовного права. Построенное векторное пространство наделено естественной мерой близости между любой парой точек — эвклидовым или любым другим расстоянием, поэтому строгие количественные соотношения можно установить между любыми документами «правового пространства», которое в данном случае было построено. Близость, похожесть различных документов можно проиллюстрировать, создав модель в виде ненаправленного графа, вершинам которого соответствуют отдельные правовые нормы например, норма, зафиксированная в части 1 статьи Уголовного кодекса РФ. Поскольку расстояния между векторами могут быть любым неотрицательным числом, то имеет смысл рассмотреть так называемые пороговые графы — те, для которых ребро между каждой парой вершин считается существующим, если расстояние между этими вершинами не превышает заданного числа порога. Тогда для каждого порога мы получаем граф тем более связный, чем большее значение порога выбрано. Значение порога можно трактовать как величину, характеризующую степень важности связей. Чем порог меньше, тем только более существенные связи выделяются. Вот как выглядит граф УК РФ для значения порога 0. Итак, цифровая модель правового пространства построена. Какие задачи можно решать на основе данной модели? Одной из задач, которые могут быть решены таким образом, является прогнозирование по какой статье Уголовного кодекса РФ будет вынесен обвинительный приговор, если известен текст проекта судебного решения его описательной части. В качестве эксперимента был написан робот интернет-бот , который использовал бы описанную выше модель правового пространства. Обучение выполнялось следующим образом: было выделено по каким статьям выносились обвинительные приговоры. Далее, часть судебных решений была использована для обучения бота: ему предъявлялась описательная часть решения и статья обвинения. Обучение было выполнено на 10 тыс. Тест показал неплохой результат для такого количества классов: F 1 оценка оказалась равной 0. Результат явно может быть улучшен, поскольку алгоритм машинного обучения был взят по принципу известности, без предварительного анализа и оптимизации. Лучшие результаты бот показал для бинарной классификации гражданских дел, когда велось его обучение прогнозированию по описательной части проекта судебного решения: будет ли удовлетворен иск. На рисунке ниже приведен график кривой распознавания ROC для проведенных тестов. В последующем было решено представить разработанного робота в открытом доступе. В качестве примера можно привести следующий чат:. Как видим, данная математическая модель в виде многомерного числового векторного пространства позволяет создавать роботов ботов для анализа юридических текстов в сфере уголовного и гражданского права, прогнозирования судебных решений и проведения предварительных юридических консультаций. Аналогичные модели могут быть выстроены и для других отраслей права — трудового, административного и т. Это значительно облегчит доступ к праву для неюристов, а также освободит практикующих юристов от больших объемов рутинной работы, высвободив время на решение иных задач. Кроме того, это, с одной стороны, позволяет внедрить новые технологии в правовую сферу, а с другой — соответствует требованиям правового государства, проникновению «духа» права в массовое сознание и повышению уровня правовой культуры общества. В следующем посте моего блога я покажу наши достижения в области построения нейропереводчика на искусственный язык — Ложбан. Skip to content После привлечения живого правоведа в наш коллектив — а это Ирина Филипова из ННГУ- и ее участия, я рискну опубликовать основные результаты проделанной работы. Share this: Twitter Facebook. Like Loading Leave a comment Cancel reply. Comment Reblog Subscribe Subscribed. Sign me up. Already have a WordPress. Log in now. Loading Comments Email Required Name Required Website.
Кокаин Неаполь Италия купить телеграм
Артем Голдман: «Сначала все тестирую на себе»
Блог проекта Legal Space
Блог проекта Legal Space
Юридическая компания Legal Space
Новоалтайск купить Амфетамин Сульфат розовый
Блог проекта Legal Space
Digital model of the legal space -Цифровая модель правового пространства
Блог проекта Legal Space
Блог проекта Legal Space
Legal Space
Бизнес-модель, при которой онлайн-маркетплейс живет за счет комиссии с поставщиков, выглядит беспроигрышной. Однако большинство таких проектов не выходят на прибыль: привлечь продавцов и найти для них покупателей не так просто, как кажется. Идея была далеко не праздной: Зиновьев, будучи сотрудником PwC, а затем Газпромбанка, подолгу искал для своих клиентов консультантов по правовым вопросам в других странах, а Голдман, отвечавший за российские проекты британской компании Granger Press, так и не смог найти юриста в Лондоне, когда у него возникли разногласия с партнерами. В сентябре года партнеры взялись за разработку сервиса, который соединял бы юристов с теми, кто нуждался бы в их консультациях. Но, из-за того что прежде подобного проекта в России не существовало, многие вещи, например проведение сделки через сайт, им пришлось делать с нуля. Одним из инвесторов стал основатель порталов для поиска фрилансеров Fl. Работал проект поначалу как офлайн-сервис: на временную веб-страницу поступали заявки, и для решения каждой проблемы предприниматели сами искали юристов в той или иной стране. Они соглашались на возможность дополнительного заработка». К тому моменту к ней было подключено уже несколько сотен юристов. Предприниматель мог написать интересующему специалисту в чате, договориться о стоимости и получить консультацию или заказать более объемный юридический проект. Деньги с клиентского счета, привязанного к сайту, списывались только после подтверждения успешного выполнения задачи юристом. Стоимость онлайн-консультации составляла от 5 тыс. MEDIA ». Предыдущая статья Следующая статья.
Блог проекта Legal Space
Основатели Legal Space рассказали о судьбе проекта
Блог проекта Legal Space