La summarization di testi giuridici: una sperimentazione con GPT-3

  • Manola Cherubini
  • Francesco Romano
  • Andrea Bolioli
  • Nazareno De Francesco
  • Irene Benedetto
Parole chiave: Informatica giuridica, Intelligenza artificiale, GPT-3, Summarization, Testi istituzionali

Abstract

Nel presente saggio, dopo una breve presentazione dei modelli linguistici BERT e GPT-3, viene discussa la possibilità di usare l’intelligenza artificiale per aumentare le capacità di comunicare l’informazione giuridica e in particolare le informazioni provenienti dal legislatore e dal funzionario addetto alla redazione di testi amministrativi. In particolare viene illustrato come il modello GPT-3 è stato testato su un set eterogeneo di atti amministrativi e di norme di vario livello, per valutare la sua capacità di riassumerne il contenuto. Gli autori, esperti di linguistica computazionale e giuristi, riportano in dettaglio il caso d’uso progettato, gli output del sistema e le relative valutazioni.

I testi utilizzati per la sperimentazione sono disponibili in un file scaricabile dal sito della Rivista.

Biografie autore

Manola Cherubini

Ricercatore presso l’Istituto di Informatica Giuridica e Sistemi Giudiziari del CNR

Francesco Romano

Primo ricercatore presso l’Istituto di Informatica Giuridica e Sistemi Giudiziari del CNR

Andrea Bolioli

Ricercatore presso MAIZE srl

Nazareno De Francesco

Data scientist presso MAIZE srl

Irene Benedetto

Dottoranda di ricerca presso il Politecnico di Torino

Pubblicato
2023-03-24
Come citare
[1]
Cherubini, M., Romano, F., Bolioli, A., De Francesco, N. e Benedetto, I. 2023. La summarization di testi giuridici: una sperimentazione con GPT-3. Rivista italiana di informatica e diritto. 5, 1 (mar. 2023), 14. DOI:https://doi.org/10.32091/RIID0103.
Sezione
Sistemi e applicazioni

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