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

Autori

  • Manola Cherubini
  • Francesco Romano
  • Andrea Bolioli
  • Nazareno De Francesco
  • Irene Benedetto

DOI:

https://doi.org/10.32091/RIID0103

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

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Pubblicato

2023-03-24

Fascicolo

Sezione

Sistemi e applicazioni

Come citare

[1]
2023. La summarization di testi giuridici: una sperimentazione con GPT-3. Rivista italiana di informatica e diritto. 5, 1 (Mar. 2023), 191–204. DOI:https://doi.org/10.32091/RIID0103.

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