CINECA IRIS Institutional Research Information System
IRIS è il sistema di gestione integrata dei dati della ricerca (persone, progetti, pubblicazioni, attività) adottato dall'Università degli Studi di Torino.
AperTO è l'archivio istituzionale Open Access destinato a raccogliere, rendere visibile e conservare la produzione scientifica dell'Università degli Studi di Torino.
EnglishThis article seeks to address the problem of the ‘resource consumption bottleneck’ of creating legal semantic technologies manually. It describes a semantic role labeling based information extraction system to extract definitions and norms from legislation and represent them as structured norms in legal ontologies. The output is intended to help make laws more accessible, understandable, and searchable in a legal document management system.
| Titolo: | Populating legal ontologies using semantic role labeling | |
| Autori Riconosciuti: | ||
| Autori: | Humphreys L.; Boella G.; van der Torre L.; Robaldo L.; Di Caro L.; Ghanavati S.; Muthuri R. | |
| Data di pubblicazione: | 2020 | |
| Abstract: | This article seeks to address the problem of the ‘resource consumption bottleneck’ of creating legal semantic technologies manually. It describes a semantic role labeling based information extraction system to extract definitions and norms from legislation and represent them as structured norms in legal ontologies. The output is intended to help make laws more accessible, understandable, and searchable in a legal document management system. | |
| Volume: | forthcoming | |
| Pagina iniziale: | 1 | |
| Pagina finale: | 20 | |
| Digital Object Identifier (DOI): | 10.1007/s10506-020-09271-3 | |
| Parole Chiave: | Artificial intelligence; Classification; Information extraction; Law; Normative reasoning; Ontology; Semantic role labeling | |
| Rivista: | ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND LAW | |
| Appare nelle tipologie: | 03A-Articolo su Rivista |
File in questo prodotto:
http://hdl.handle.net/2318/1762571
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