Белов Н.А.
РАЗРАБОТКА БАЗЫ ЗНАНИЙ ДЛЯ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ В ОБЛАСТИ ГРАЖДАНСКОГО ПРАВА *
Аннотация:
статья посвящена созданию базы знаний для рекомендательной системы в сфере гражданского права, предназначенной для автоматизации анализа правовых документов и предоставления персонализированных рекомендаций. Авторы рассматривают ключевые проблемы, связанные с обработкой юридических текстов, включая неоднозначность терминологии, сложность структурирования данных и необходимость учета контекста. Предложено решение на основе комбинации методов NLP (Natural Language Processing), онтологического моделирования и машинного обучения. Система демонстрирует точность классификации правовых документов на уровне 84%, обеспечивая сокращение времени поиска релевантных прецедентов на 50%. Особое внимание уделено интерпретируемости рекомендаций с использованием методов LIME и SHAP. Результаты исследования подтверждают эффективность подхода для поддержки принятия решений юристами и правоведами.
Ключевые слова:
база знаний, рекомендательная система, гражданское право, онтологии, машинное обучение, интерпретируемость
1. Критические аспекты обработки правовых документов.Современные правовые системы сталкиваются с проблемами при работе с большими объемами юридических текстов, которые характеризуются высокой сложностью, неоднозначностью терминов и зависимостью от контекста. Традиционные методы ручного анализа устарели из-за высокой трудоемкости и субъективности.Основные ограничения:- Неспособность стандартных алгоритмов учитывать семантические связи между юридическими понятиями.- Ограниченность ключевых слов для выявления скрытых закономерностей.- Низкая точность классификации при работе с многозначными терминами.Пример сложности обработки:
Номер журнала Вестник науки №6 (87) том 3
Ссылка для цитирования:
Белов Н.А. РАЗРАБОТКА БАЗЫ ЗНАНИЙ ДЛЯ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ В ОБЛАСТИ ГРАЖДАНСКОГО ПРАВА // Вестник науки №6 (87) том 3. С. 1682 - 1686. 2025 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/24416 (дата обращения: 13.01.2026 г.)
Вестник науки © 2025. 16+