• MScBSc
  • Πολύ καλή γνώση προγραμματισμού, Data Mining, Machine Learning, Python/Java
  • Εξοικείωση με αναπαραστάσεις κειμένου και συσταδοποίηση (clustering), Εξόρυξη κειμένου, Graph theory, Natural Language Processing, Deep Learning
  • George Giannakopoulos
  • ggianna [at] iit.demokritos.gr
  • The AI Lab

In a variety of legal settings, there is a clear need to use a text as a query, so that related texts are returned. For example, in customary law, each case has related cases in the past that the lawyers and judges need to consult. In other applications, a complaint or lawsuit is related to specific laws or decisions. Natural Language Processing can support semantic text similarity, while Information Retrieval index and retrieve related documents. This project will touch the intersection of the two domains, trying to build efficient representations, comparison methods and indexes to facilitate semantic-relevance-based document retrieval in the legal domain.

After the successful undertaking of the projects, the students will:
– be able to describe what semantic similarity is about
– be able to use NLP tools to analyse texts
– be able to use machine learning/deep learning to represent texts
– be able to utilize information retrieval techniques and tools to search similar documents

Ελληνικά:
Σε μία πληθώρα νομικών εφαρμογών, υπάρχει η ανάγκη να χρησιμοποιηθεί ένα κείμενο ως ερώτημα σε μία βάση γνώσης, ώστε να ανακληθούν τα πιο σχετικά κείμενα. Για παράδειγμα, στο εθιμικό δίκαιο, κάθε περίπτωση έχει σχετιζόμενες προϋπάρχουσες περιπτώσεις, στις οποίες  ανατρέχουν δικηγόροι και δικαστικοί. Η ανάλυση φυσικής γλώσσας μπορεί να υπολογίσει σημασιολογική ομοιότητα κειμένων, ενώ η ανάκληση πληροφορίας επιφορτίζεται με την αποδοτική ευρετηρίαση και ανάκληση σχετικών εγγράφων. Αυτή η εργασία, θα λειτουργήσει στο όριο των 2 τομέων, προσπαθώντας να κτίσει αποδοτικές αναπαραστάσεις, μεθόδους υπολογισμού ομοιότητας και ευρετήρια για να επιτρέψει ανάκληση νομικών εγγράφων, με αξιοποίηση της σημασιολογικής εγγύτητας.

Μετά το πέρας της εργασίας, οι φοιτητές θα μπορούν:
– να περιγράψουν τι είναι η σημασιολογική ομοιότητα,
– να χρησιμοποιήσουν εργαλεία ανάλυσης φυσικής γλώσσας,
– να χρησιμοποιήσουν μηχανική μάθηση / βαθιά μάθηση για αναπαράσταση κειμένων,
– να χρησιμοποιήσουν πληθώρα τεχνικών ανάκλησης για την αναζήτηση παρόμοιων κειμένων.

Skip to content