DOI: https://doi.org/10.15388/25-infor617
تاريخ النشر: 2026-01-01
المؤلف: Vuong T. Pham وآخرون
الموضوع الرئيسي: الشبكات العصبية المتقدمة
نظرة عامة
تقدم ورقة البحث نموذج Legal-Onto، وهو نهج جديد يدمج بين الأنتولوجيات ورسوم المعرفة لتعزيز استرجاع المعلومات ضمن المجال القانوني. من خلال استخدام الأنتولوجيا كإطار مفاهيمي ورسوم المعرفة كطبقة تنفيذية، ينظم النموذج بفعالية المفاهيم القانونية وعلاقاتها، مما يسهل استخراج المعلومات ذات الصلة من الوثائق القانونية استجابة لاستفسارات المستخدمين. تشير النتائج التجريبية إلى أن نموذج Legal-Onto يتفوق على الطرق الحالية لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) والنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) التي تفتقر إلى المعرفة القانونية المتخصصة، مما يظهر دقة وملاءمة أعلى في استرجاع المعلومات القانونية.
تخلص الدراسة إلى التأكيد على أهمية الطريقة المقترحة في بناء قاعدة معرفة مصممة لاستفسارات قانونية، وهو أمر ضروري لتحسين إمكانية الوصول إلى المعلومات ودقتها. ستركز الأعمال المستقبلية على تحسين تنظيم قاعدة المعرفة من مجموعات بيانات الوثائق القانونية الواسعة، مع التحقق من صحة ذلك من قبل خبراء هندسة المعرفة. بالإضافة إلى ذلك، سيتم السعي لتحقيق تقدم في تقنيات معالجة اللغة الطبيعية لتعزيز تحليل الكيانات والعلاقات ضمن النصوص القانونية. من المتوقع أيضًا دمج آليات التعلم المستمر للسماح لرسم المعرفة بالتكيف مع تفاعلات المستخدم، مما يحسن استجابته للسياقات القانونية المتطورة واحتياجات المستخدمين. بشكل عام، يتم وضع نموذج Legal-Onto كأصل قيم لإدارة المعرفة في المجال القانوني، مع إمكانية التكيف في بيئة قانونية ديناميكية.
مقدمة
تؤكد مقدمة الورقة على أهمية استرجاع المعلومات القانونية بفعالية لضمان التطبيق الصحيح للقانون في سياقات مختلفة. تسلط الضوء على التحديات التي تواجهها الأنظمة الحالية في فهم الفروق الدلالية ضمن الوثائق القانونية، مما يتطلب تحسين الدقة في تلبية احتياجات المستخدمين. يجادل المؤلفون بأن رقمنة المحتوى القانوني أمر ضروري لفهم الجمهور ويقترحون استخدام الأنتولوجيات ورسوم المعرفة كمنهجيات فعالة لتمثيل المعرفة القانونية. تعمل الأنتولوجيا كإطار أساسي يجسد المحتوى الجوهري للوثائق القانونية، بينما تنظم رسوم المعرفة هذه المعلومات في تنسيق هيكلي من ثلاثيات (موضوع، علاقة، كائن).
تهدف الدراسة إلى استكشاف كيفية تعزيز دمج الأنتولوجيات ورسوم المعرفة لدقة وكفاءة أنظمة استفسارات المعرفة القانونية. تقترح حلاً يركز على معالجة استفسارات اللغة الطبيعية، مما يعزز دقة وسرعة معالجة طرق تمثيل المعرفة التي تم تقديمها سابقًا. كما تقارن البحث نهجها مع النماذج اللغوية الكبيرة الحالية (LLMs) في المجال القانوني، مثل ChatGPT وGoogle Gemini، وتوضح هيكل نموذج Legal-Onto المقترح ورسم المعرفة المرتبط به. ستتناول الأقسام التالية من الورقة الأعمال ذات الصلة، وتحدد تحديات الاسترجاع في المجال القانوني، وتقدم نتائج تجريبية توضح فعالية الطريقة المقترحة على مجموعة بيانات من الوثائق القانونية المتعلقة بقوانين المرور.
طرق
تستعرض هذه القسم مجموعة من طرق معالجة اللغة الطبيعية (NLP) المستخدمة في استرجاع المعلومات (IR)، مع التركيز بشكل خاص على تحليل الوثائق القانونية. تعتمد الأنظمة التقليدية مثل TF-IDF وBM25 بشكل أساسي على مطابقة المصطلحات، بينما تستكشف التقنيات الأكثر تقدمًا مثل Word2Vec وDoc2Vec العلاقات الدلالية. لقد حسنت التطورات الأخيرة في التعلم العميق، بما في ذلك الهياكل مثل RNNs وCNNs وTransformers، قدرات IR بشكل كبير من خلال تحسين الفهم السياقي. ومن الجدير بالذكر أن النماذج المدربة مسبقًا مثل BERT وRoBERTa أظهرت أداءً متفوقًا عند ضبطها لمجالات محددة، كما يتضح من تطبيقها في استخراج الإجابات من النصوص القانونية.
تشير النتائج التجريبية إلى أن الطريقة المقترحة، التي تم اختبارها على وثائق قانونية تتعلق بحركة المرور في فيتنام، تظهر مرونة عبر مجالات المعرفة المختلفة، على الرغم من أنها تتطلب معرفة متخصصة لاستخراج المعلومات بشكل فعال. لا تزال هناك تحديات، خاصة في معالجة الاستفسارات القانونية المعقدة والحاجة إلى تدخل بشري في بناء قاعدة المعرفة. تم مقارنة الطريقة المقترحة مع تقنيات NLP التقليدية باستخدام مقياس TopK@acc، الذي يقيس دقة الوثائق المسترجعة. تشير النتائج إلى أن النهج الجديد يتفوق على الطرق المعمول بها، مما يبرز إمكانيته لتحليل واسترجاع الوثائق القانونية بشكل أكثر فعالية.
نقاش
تدور المناقشة في هذا القسم حول دمج النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) ورسوم المعرفة المستندة إلى الأنتولوجيا لتعزيز استفسارات الوثائق القانونية واسترجاع المعلومات. يتم تسليط الضوء على LLMs، مثل Gemini من Google وChatGPT من OpenAI، لقدراتها في توليد النصوص والإجابة على الاستفسارات المتعلقة بالوثائق القانونية. ومع ذلك، تواجه هذه النماذج قيودًا في تقديم تفسيرات قانونية دقيقة ومعلومات محدثة. تؤكد البحث على ضرورة دمج LLMs مع تمثيلات المعرفة الهيكلية، مثل الأنتولوجيات ورسوم المعرفة، لتحسين فهم العلاقات والمفاهيم القانونية المعقدة.
يتضمن النهج المقترح تطوير رسم معرفة قائم على الأنتولوجيا Legal-Onto، الذي ينظم المفاهيم القانونية والعلاقات والقواعد. يعمل هذا الرسم كطبقة وسيطة تعزز استرجاع المعلومات ذات الصلة من خلال ربط استفسارات المستخدم بقاعدة المعرفة الهيكلية. يعد تحسين رسم المعرفة أمرًا حيويًا لتحسين أدائه، خاصة من خلال تقليل العلاقات الزائدة وتبسيط هيكل الرسم. يدعم دمج تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) أيضًا استخراج وتصنيف المعلومات القانونية، مما يضمن بقاء النظام مستجيبًا للسياقات القانونية المتطورة. بشكل عام، تهدف البحث إلى إنشاء إطار قوي يسهل استفسارات قانونية دقيقة واتخاذ قرارات من خلال الاستخدام الفعال لرسوم المعرفة والهياكل الأنتولوجية.
DOI: https://doi.org/10.15388/25-infor617
Publication Date: 2026-01-01
Author(s): Vuong T. Pham et al.
Primary Topic: Advanced Graph Neural Networks
Overview
The research paper presents the Legal-Onto model, a novel approach that integrates ontologies and knowledge graphs to enhance information retrieval within the legal domain. By utilizing ontology as a conceptual framework and knowledge graphs as an implementation layer, the model effectively organizes legal concepts and their interrelations, facilitating the extraction of relevant information from legal documents in response to user queries. Experimental results indicate that the Legal-Onto model outperforms existing natural language processing (NLP) methods and large language models (LLMs) that lack specialized legal knowledge, demonstrating superior accuracy and relevance in legal information retrieval.
The study concludes by emphasizing the significance of the proposed method in constructing a knowledge base tailored for legal queries, which is essential for improving information accessibility and precision. Future work will focus on refining the knowledge base organization from extensive legal document datasets, with validation from knowledge engineering experts. Additionally, advancements in NLP techniques will be pursued to enhance entity and relationship analysis within legal texts. The integration of continuous learning mechanisms is also anticipated to allow the knowledge graph to adapt to user interactions, thereby improving its responsiveness to evolving legal contexts and user needs. Overall, the Legal-Onto model is positioned as a valuable asset for knowledge management in the legal field, with the potential for adaptability in a dynamic legal landscape.
Introduction
The introduction of the paper emphasizes the importance of effectively retrieving legal information to ensure the proper application of law in various contexts. It highlights the challenges faced by existing systems in understanding semantic nuances within legal documents, which necessitates improved precision in meeting user needs. The authors argue that the digitization of legal content is essential for public comprehension and propose the use of ontologies and knowledge graphs as effective methodologies for representing legal knowledge. An ontology serves as a foundational framework encapsulating the substantive content of legal documents, while knowledge graphs organize this information into a structured format of triples (subject, relation, object).
The study aims to explore how the integration of ontologies and knowledge graphs can enhance the precision and efficiency of legal knowledge query systems. It proposes a solution that focuses on natural language query processing, enhancing the accuracy and processing speed of knowledge representation methods previously introduced. The research also contrasts its approach with existing large language models (LLMs) in the legal domain, such as ChatGPT and Google Gemini, and outlines the structure of the proposed Legal-Onto model and its associated knowledge graph. The subsequent sections of the paper will address related work, identify retrieval challenges in the legal domain, and present experimental results demonstrating the effectiveness of the proposed method on a dataset of legal documents related to traffic laws.
Methods
The section outlines various natural language processing (NLP) methods employed in information retrieval (IR), particularly focusing on legal document analysis. Traditional systems like TF-IDF and BM25 primarily rely on term matching, while more advanced techniques such as Word2Vec and Doc2Vec explore semantic relationships. Recent advancements in deep learning, including architectures like RNNs, CNNs, and Transformers, have significantly enhanced IR capabilities by improving contextual understanding. Notably, pre-trained models like BERT and RoBERTa have shown superior performance when fine-tuned for specific domains, as evidenced by their application in extracting answers from legal texts.
The experimental results indicate that the proposed method, tested on Vietnam’s road traffic legal documents, demonstrates flexibility across various knowledge domains, although it requires specialized knowledge for effective information extraction. Challenges remain, particularly in processing complex legal queries and the need for human intervention in knowledge base construction. The proposed method was compared against traditional NLP techniques using the TopK@acc metric, which measures the accuracy of retrieved documents. The results suggest that the new approach outperforms established methods, highlighting its potential for more effective legal document analysis and retrieval.
Discussion
In this section, the discussion revolves around the integration of large language models (LLMs) and ontology-based knowledge graphs for enhancing legal document querying and information retrieval. LLMs, such as Google’s Gemini and OpenAI’s ChatGPT, are highlighted for their capabilities in generating text and answering queries related to legal documents. However, these models face limitations in providing precise legal interpretations and up-to-date information. The research emphasizes the necessity of combining LLMs with structured knowledge representations, such as ontologies and knowledge graphs, to improve the understanding of complex legal relationships and concepts.
The proposed approach involves the development of a knowledge graph based on the Legal-Onto ontology, which organizes legal concepts, relations, and rules. This graph serves as an intermediary layer that enhances the retrieval of relevant information by mapping user queries to the structured knowledge base. The optimization of the knowledge graph is crucial for improving its performance, particularly by reducing redundant relations and simplifying the graph’s structure. The integration of natural language processing (NLP) techniques further supports the extraction and classification of legal information, ensuring that the system remains responsive to evolving legal contexts. Overall, the research aims to create a robust framework that facilitates accurate legal querying and decision-making through the effective use of knowledge graphs and ontological structures.