Legal information retrieval system with entity-based query expansion: case study in traffic accident litigation

Abstract

This article describes an information retrieval system with entity query expansion by relevance feedback. The performance of the system is tested assuming its usage as a support tool for lawyers constructing a legal framework for a case. The objective is to improve the precision of results when searching for relevant jurisprudence. For this, the entities belonging to a knowledge base are used as a means to expand the query. The expansion can be done using either an automatic or an interactive mechanism. This second approach suggests to the user concepts related to the query, which might improve the search experience. An ontology and a knowledge base, called LegalOnto and LegalBase, respectively, were developed. The ontology includes concepts not addressed by existing legal ontologies, and the knowledge base integrates LegalOnto with the thesaurus of the Argentine System of Legal Information (Sistema Argentino de Información Jurídica: SALT), enriched in the subject of traffic accidents. Quantitative experimentation is carried out upon a set of court documents that are used to populate the knowledge base. Preliminary results are encouraging.

En este artículo se presenta un sistema de recuperación de información con expansión de la consulta basada en entidades mediante la retroalimentación por relevancia. Se propone una herramienta para los abogados que facilite la construcción del marco legal de un caso. El objetivo del sistema de búsqueda es mejorar la precisión de los resultados en la búsqueda de jurisprudencias relevantes. Para esto, se utilizan las entidades pertenecientes a una base de conocimiento como medio para reformular la consulta. La expansión puede realizarse mediante mecanismos automáticos o interactivos. Esta última opción puede sugerirle al usuario conceptos relacionados a su consulta, lo cual puede mejorar su experiencia de búsqueda. Para esta aplicación se construyeron una ontología y una base de conocimiento, llamadas LegalOnto y LegalBase respectivamente. La ontología incluye conceptos que no se encuentran en ontologías legales existentes y la base de conocimiento integra a LegalOnto junto con el tesauro del Sistema Argentino de Información Jurídica (SAIJ), enriquecido con conceptos pertenecientes al ámbito de los accidentes de tránsito. Se realizaron evaluaciones cuantitativas de los modelos de búsqueda propuestos sobre un conjunto de sumarios, los cuales también fueron utilizados para poblar la base de conocimiento. Los resultados preliminares obtenidos son alentadores.