Iuriservice : ontologies per a la representació del coneixement jurídic

En filosofia, l'ontologia és l'estudi o investigació d'allò que existeix, de l'ésser, de les seves categories o propietats fonamentals. Aquest concepte ha estat traslladat als àmbits de la computació i la intel·ligència artificial per a fer referència als intents de formulació d'esquemes conceptuals per a la representació del coneixement. La finalitat de la construcció d'aquests esquemes conceptuals, de les ontologies, és la de facilitar la comunicació i la comprensió entre home i màquina, introduint així significat en l'intercanvi d'informació, és a dir, el Web Semàntic. En el camp del dret, aquests tipus de representacions han pres importància en els últims anys davant la necessitat urgent d'organitzar la gran quantitat d'informació jurídica desestructurada que existeix. L'ontologia de coneixement professional judicial (OPJK) que presentem conceptualitza coneixement pràctic judicial per facilitar la cerca d'informació experta en Iuriservice, un sistema basat en web que ofereix una base de dades experta per a resoldre dubtes de jutges durant els seus primers anys d'incorporació a la professi

Thirty years of Artificial Intelligence and Law:the second decade

The first issue of Artificial Intelligence and Law journal was published in 1992. This paper provides commentaries on nine significant papers drawn from the Journal’s second decade. Four of the papers relate to reasoning with legal cases, introducing contextual considerations, predicting outcomes on the basis of natural language descriptions of the cases, comparing different ways of representing cases, and formalising precedential reasoning. One introduces a method of analysing arguments that was to become very widely used in AI and Law, namely argumentation schemes. Two relate to ontologies for the representation of legal concepts and two take advantage of the increasing availability of legal corpora in this decade, to automate document summarisation and for the mining of arguments

The main statements of ontology theory and its implementation in the system of legal knowledge

The paper presents general information about a notion “ontology” historical derivation. Apart from this different ways of ontology term transformation for usage in artificial intelligence systems are analyzed. Ontology is regarded there as a complex of knowledge for clear representation of the data about events, phenomena, general and special notions concerning society, laws and the world. Apart from this, ontology is developed to supply different information about the subject of interest. There are a number of ontologies, namely surface, top, domain ones and so on, which form a base for further development of knowledge based systems and their application in combination with artificial intelligence and a set of databases for improving the process of logical thinking and making relevant decisions. Ontologies are of particular importance for law and legal theory for rule formalization, accepting court resolutions and providing information about precedents and untypical cases. The ontology design criteria are also given along with the peculiarities of their application in legal domain. Ontologies are formed with specific goals, but there are no ways of forming their contents and design. The main task to be followed in ontology creation deals with the strict and clear formulation of the idea of ontology with allowance for the link between different ontologies.Подано загальні відомості про походження поняття «онтологія» та проаналізовано шляхи його подальшої трансформації для використання в системах штучного інтелекту, де онтологія розглядається як комплекс знань, що надають певну інформацію про об’єкт дослідження. На теперішній час розроблено низку різноманітних онтологій, а саме поверхневі, топові, доменні тощо, котрі є основою при розробці системи штучного інтелекту з використанням накопичених знань та баз даних для удосконалення процесу логічного мислення і прийняття відповідних рішень. Особливого значення набули онтології в правознавстві для формалізації законів, прийняття судових рішень та надання інформації про певні прецеденти та нетипові випадкі. Наведено критерії дизайну онтологій, а також особливості їх застосування в правовому домені. Формування онтологій має специфічні завдання, однак відсутні які-небудь способи формування їх змісту та дизайну. Головне завдання, якого слід дотримуватися при створенні онтології, полягає у суворому і чіткому формулюванні суті онтології, враховуючи зв’язок між різними онтологіями.Представлены обобщенные данные о происхождении понятия «онтология» и проанализированы пути его дальнейшей трансформации для применения в системах искусственного интеллекта, где онтология понимается как комплекс знаний, представляющих определенную информацию об объекте исследования. В настоящее время разработан ряд различных онтологий, в частности поверхностные, топовые, доменные и другие, которые являются основой при разработке системы искусственного интеллекта с использованием накопленных знаний и баз данных для усовершенствования процесса логического мышления и принятия соответствующих решений. Особое значение имеют онтологии в правоведении для формализации законов, принятия судебных решений и подачи информации об определенных прецедентах и нетипичных случаях. Описаны критерии дизайна онтологий, а также особенности их применения в правовом домене. Формирование онтологий имеет специфические задачи, но отсутствуют какие-либо способы формирования их содержания и дизайна. Основная задача, которая должна быть выполнена при создании онтологии, связана со строгим и четким формулированием сути понятия «онтология», учитывая связь между различными онтологиями

D10.1.1. Before analysis

WP Case study - Intelligent integrated decision support for legal professionalsThe objective of this document is to study the determining factors that exist in thelegal domain in Spain that can affect the achievement of a successful application in the Legal Case Study in the SEKT project. To do this,several surveys are presented, such as a user analysis, a domain analysis,a requirements analysis,a state of the art on legal applications anda state of the art on legal ontologie

Du modèle de processus d’affaires à la spécification des exigences en contexte de systèmes intelligents : application de la méthode CommonKADS

De plus en plus d’organisations se tournent vers l’intelligence artificielle (IA) ces dernières années, principalement en raison de l'accès important à de grandes quantités de données ainsi qu’aux profits qu’elle apporte aux entreprises qui l’utilisent. Afin de concevoir un système intelligent, il est primordial de définir les exigences, c’est-à-dire la capacité qu’un système doit fournir ou une condition qu'il doit remplir pour satisfaire à un besoin d’un utilisateur. La spécification des exigences est l’étape permettant de produire un document qui définit de manière complète les exigences. Cette étape s'avère donc très cruciale, car les exigences incomplètes ou erronées sont souvent citées comme cause d’échec des projets informatiques. Les exigences sont généralement dérivées des processus d’affaires. Les approches traditionnelles de définition des exigences, comme les cas d’utilisation, ne se prêtent pas aux caractéristiques des systèmes intelligents du fait que ces derniers impliquent des tâches plus complexes et des exécutions dynamiques qui évoluent en fonction de l’expérience acquise par l’exécuteur de la tâche. Ainsi, il est important de savoir comment définir les exigences dans un contexte de systèmes intelligents. L’approche CommonKADS (Schreiber et al., 2000) semble être un candidat intéressant pour ce faire. Cette approche offre un ensemble complet et structuré de six modèles à différents niveaux : contexte, concepts, artéfacts. Cette recherche consiste à savoir comment spécifier les exigences dans un contexte de système intelligent en partant du processus d’affaires. Le premier objectif de ce mémoire est d’abord d’effectuer une revue systématique de littérature décrivant l’état de l’art de la méthode CommonKADS. Un autre objectif poursuivi par cette recherche est de valider la méthode CommonKADS en l’appliquant à une situation réelle du Fonds d’investissement étudiant de l’Université de Sherbrooke (FIEUS). La méthode de recherche utilisée pour ce mémoire est la recherche en science de la conception basée sur Peffers et al. (2007) qui a permis de créer trois artéfacts : le concept d’intensivité de connaissance, la méthode de spécification des exigences et l’instance d’application au FIEUS. L’application de l’approche CommonKADS au FIEUS a permis de définir trois modèles de processus d'affaires : processus de sélection de titres admissibles, processus de suivi du portefeuille et processus de suivi de titres. Ces modèles correspondent au niveau du contexte de l’approche CommonKADS. En tout, quatre tâches provenant des processus ont été identifiées comme tâches cognitives ou intensives en connaissances : sélectionner les titres à analyser, analyser les paires de titres, analyser les titres et configurer le portefeuille. Le modèle de connaissances de CommonKADS a permis de représenter leur structure d’inférence à partir d’une typologie de tâches intensives en connaissances. Une structure d’inférence représente le raisonnement pour réaliser une tâche. La méthode CommonKADS a permis de définir les exigences dans des situations plus complexes qui ne peuvent pas être définies par des approches traditionnelles comme les cas d’utilisation. Cette recherche a démontré que l’approche CommonKADS permet de définir des situations d’affaires en gestion de portefeuille pour lesquelles les règles ne sont pas rigoureusement définies et pour lesquelles l’intelligence artificielle pourrait être une technologie candidate. Une piste de recherche future consiste à élaborer des mécanismes permettant la sélection de technologies intelligentes une fois les exigences définies

D10.2.1 Legal scenario : case study-intelligent integrated decision support for legal professionals

WP10 Case Study: Intelligent integrated decision support for legal professionals. Report PUThe aim of this document is to offer an overview of the work done during the first year of the research by the UAB legal team and the iSOCO engineers. The cooperation between the two teams has producedthe following results: (i) a reliable description of the Spanish and judicial contexts, stemming from 2004 surveys and field research at the court settings; (ii) a reliable description of the content of Spanish Legal databases; (iii) a preliminary textual analysis onlegal discourse findings; (iv) definition and epistemological bases for Ontologies of Professional Legal Knowledge(OPLK); (v) knowledge acquisition and ontology building of Iuriservice II(second prototype of an iFAQ assistant for judges attheir first appointment); (vi) use cases and software architecturedesign for the legal case study prototype, using NLP techniques, ontology models and ontology merging

Model-Driven Management of Internal Controls for Business Process Compliance

The thesis tackles the problem of high effort for achieving business process compliance to regulations in the area of Enterprise Risk Management. Common to these regulations are requirements on the presence of effective internal controls in companies. The level of automation with regard to translating compliance requirements into a set of internal controls and assuring the effectiveness of these controls during execution of business processes is raised thorugh a novel model-driven approach