Dirbtinio intelekto ir kitų kompiuterinių technologijų naudojimas rengiant teisės aktus pagerina jų kokybę ir sutrumpina rengimo laiką. Viena iš problemų, su kuriomus susiduriama formalizuojant teisės aktus, yra izomorfizmo problema. Tai teisinių žinių bazės fragmentų susiejimo su atitinkamais teisinių dokumentų struktūriniais elementais problema. Straipsnyje siūlomas teisės akto tekstų ir žinių bazių vaizdavimo būdas, užtikrinantis izomorfizmą tarp jų. Struktūruotam dokumento tekstui saugoti
naudojamas XML dokumentas, o žinių bazei – F-logikos formalizmas. Be dokumento teksto ir žinių bazės, nagrinėjamas dar vienas izomorfizmo aspektas – testai, aprašantys realias arba hipotetines situacijas ir skirti patikrinti, ar teisės akto straipsnis adekvačiai apibrėžia jo pageidaujamą taikymą. Siūlomas metodas palengvina teisės akto ir žinių bazės pakeitimų valdymą ir sudaro prielaidas generuoti kokybiškesnius žinių bazėje atliekamų išvedimų paaiškinimus.
A method of implementing isomorphism between legal knowledge bases and legal documents
Laima Paliulionienė
Summary
The use of artificial intelligence methods or other computer-based methods in legal drafting can improve the quality of legal documents. During the formalization of legal documents, a problem of isomorphism arises. Isomorphism can be defined as the well defined correspondence of the knowledge base elements to the structural elements of source texts. A method of the representation of legal texts and knowledge bases is proposed in this paper to ensure the isomorphism. XML documents are used to store texts of a legal document, and F-logic is used as a formalism for the knowledge base. Additionally to the document text and knowledge base, one more aspect of the isomorphism is included – tests that describe hypothetic or real situations, and are intended to check the adequacy of possible applications of structural units (articles) of the legal document. The proposed method is designed to simplify the management of the changes in legal documents and appropriate knowledge bases, and to generate explanations of the inference in knowledge bases.