Ny artikkel ute i Law and Artificial Intelligence

Å identifisere rettspraksis og andre juridiske kilder som underbygger rettslige påstander, er et grunnleggende element i juridisk forskning og beslutningstaking. Eksisterende systemer for gjenfinning av juridisk informasjon støtter denne oppgaven ved å anbefale relevante juridiske dokumenter. Disse dokumentene er imidlertid ofte omfattende, og brukere er i hovedsak interessert i å få tilgang til og referere til bestemte, direkte relevante avsnitt. Ved å supplere anbefalinger på dokumentnivå med forslag på avsnittsnivå – her omtalt som «pincite-anbefalinger» – kan effektiviteten økes betydelig. Denne artikkelen presenterer, tester og foreslår en tilnærming til en slik modell for pincite-anbefalinger. Med rettspraksis fra Den europeiske unions domstol som testgrunnlag viser vi at en språkbasert embeddings-modell kan forutsi siteringer med høy grad av nøyaktighet og dermed gi brukerne presise og relevante pincite-henvisninger til rettslige påstander.