Технология обработки естественного языка (NLP) в законодательном процессе

Abstract

В статье обозначена взаимосвязь внедрения технологии машинного обучения в законодательный процесс с необходимостью обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP), которая выступает необходимым элементом в этом процессе. Формирование баз данных, охватывающих существующий нормативный массив, связано с необходимостью его перевода в машиночитаемый вид, понятный алгоритму. Использование NLP позволяет осуществить такое преобразование. Авторами описаны примеры использования NLP в правовой сфере. С учетом результатов такого использования в статье оцениваются потенциальные возможности внедрения NLP в рамках законодательной деятельности. При этом отмечается специфика юридических текстов, что предопределяет необходимость дополнительных требований к процессу их обработки. В заключении авторы отмечают некоторые риски, с которыми сопряжено внедрение машинного обучения в законодательный процесс, но которые могут быть минимизированы при использовании NLP. The article outlines the relationship between the introduction of machine learning technology into the legislative process with the need for natural language processing (NLP), which is a necessary element in this process. The formation of databases covering the existing normative array is associated with the need to translate it into a machine-readable form, understandable to the algorithm. Using NLP allows performing such a transformation. The authors describe examples of the use of NLP in the legal field. Taking into account the results of such use, the article assesses the potential for the implementation of NLP in the framework of legislative activity. At the same time, the specificity of legal texts is noted, which predetermines the need for additional requirements for the process of their processing. In conclusion, the authors note some risks associated with the introduction of machine learning into the legislative process, but which can be minimized by using NLP.