சட்ட தொழில்நுட்பத்திற்கான பைதான்: மேம்பட்ட ஒப்பந்த பகுப்பாய்வு அமைப்புகளை உருவாக்குதல்

புதிய யுகத்தின் விடியல்: கையேடு உழைப்பிலிருந்து தானியங்கி நுண்ணறிவு வரை

உலகப் பொருளாதாரத்தில், ஒப்பந்தங்கள் வணிகத்தின் அடித்தளமாகும். எளிய ரகசிய காப்பு ஒப்பந்தங்கள் முதல் பல பில்லியன் டாலர் மதிப்புள்ள இணைப்பு மற்றும் கையகப்படுத்துதல் ஆவணங்கள் வரை, இந்த சட்டப்பூர்வமான உரைகள் உறவுகளை நிர்வகிக்கின்றன, கடமைகளை வரையறுக்கின்றன மற்றும் அபாயங்களைக் குறைக்கின்றன. பல தசாப்தங்களாக, இந்த ஆவணங்களை மதிப்பாய்வு செய்யும் செயல்முறை மிகவும் பயிற்சி பெற்ற சட்ட வல்லுநர்களுக்காக ஒதுக்கப்பட்ட ஒரு கடினமான, கையேடு முயற்சியாக இருந்து வருகிறது. இதில் மணிநேரம் கவனமாகப் படித்தல், முக்கிய விதிமுறைகளை முன்னிலைப்படுத்துதல், சாத்தியமான அபாயங்களை அடையாளம் காணுதல் மற்றும் இணக்கத்தை உறுதி செய்தல் ஆகியவை அடங்கும்-இது நேரத்தை எடுத்துக்கொள்வது மற்றும் விலை உயர்ந்தது மட்டுமல்ல, மனித தவறுகளுக்கு ஆளாகும் ஒரு செயல்முறையாகும்.

பல்லாயிரக்கணக்கான ஒப்பந்தங்களை உள்ளடக்கிய ஒரு பெரிய கார்ப்பரேட் கையகப்படுத்துதலுக்கான உரிய விடாமுயற்சி செயல்முறையை கற்பனை செய்து பாருங்கள். மொத்த அளவும் அதிகமாக இருக்கலாம், காலக்கெடு மன்னிக்க முடியாதது, மற்றும் அபாயங்கள் வானியல் ரீதியாக இருக்கலாம். ஒரு ஒற்றை தவறவிட்ட விதி அல்லது கவனிக்கப்படாத தேதி பேரழிவு தரும் நிதி மற்றும் சட்ட விளைவுகளை ஏற்படுத்தக்கூடும். இது சட்டத் தொழில் தலைமுறை தலைமுறையாக எதிர்கொண்ட சவாலாகும்.

இன்று, செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றல் மூலம் இயக்கப்படும் ஒரு புரட்சியின் விளிம்பில் நாங்கள் நிற்கிறோம். இந்த மாற்றத்தின் மையத்தில் ஆச்சரியப்படும் விதமாக அணுகக்கூடிய மற்றும் சக்திவாய்ந்த நிரலாக்க மொழி உள்ளது: பைதான். பைதான் எவ்வாறு அதிநவீன ஒப்பந்த பகுப்பாய்வு அமைப்புகளை உருவாக்க பயன்படுகிறது என்பதை இந்த கட்டுரை ஒரு விரிவான ஆய்வை வழங்குகிறது, இது உலகளவில் சட்ட வேலைகள் செய்யப்படும் விதத்தை மாற்றுகிறது. முக்கிய தொழில்நுட்பங்கள், நடைமுறை பணிப்பாய்வு, உலகளாவிய சவால்கள் மற்றும் வேகமாக வளர்ந்து வரும் இந்த துறையின் அற்புதமான எதிர்காலம் ஆகியவற்றை நாங்கள் ஆராய்வோம். இது வழக்கறிஞர்களை மாற்றுவதற்கான வழிகாட்டி அல்ல, ஆனால் அவர்களின் நிபுணத்துவத்தை பெருக்கி, அதிக மதிப்புள்ள மூலோபாய வேலையில் கவனம் செலுத்த அனுமதிக்கும் கருவிகளைக் கொண்டு அவர்களுக்கு அதிகாரம் அளிப்பதற்கான ஒரு வரைபடம்.

பைதான் ஏன் சட்ட தொழில்நுட்பத்தின் லிங்குவா ஃபிராங்கா

பல நிரலாக்க மொழிகள் இருந்தாலும், பைதான் தரவு அறிவியல் மற்றும் AI சமூகங்களில் மறுக்கமுடியாத தலைவராக உருவெடுத்துள்ளது, இது இயல்பாகவே சட்ட தொழில்நுட்பத் துறையிலும் நீண்டுள்ளது. இதன் பொருத்தம் ஒரு தற்செயல் நிகழ்வு அல்ல, ஆனால் சட்ட உரையின் சிக்கல்களை சமாளிக்க ஏற்றதாக இருக்கும் காரணிகளின் சக்திவாய்ந்த கலவையின் விளைவாகும்.

• எளிமை மற்றும் படிக்கக்கூடிய தன்மை: பைத்தானின் தொடரியல் தூய்மையானது மற்றும் உள்ளுணர்வு கொண்டது, பெரும்பாலும் சாதாரண ஆங்கிலத்திற்கு நெருக்கமாக இருப்பதாகக் கூறப்படுகிறது. இது குறியீடாக்கத்தில் புதியவர்களாக இருக்கும் சட்ட வல்லுநர்களுக்கான நுழைவுத் தடையைக் குறைக்கிறது மற்றும் வழக்கறிஞர்கள், தரவு விஞ்ஞானிகள் மற்றும் மென்பொருள் உருவாக்குநர்களிடையே சிறந்த ஒத்துழைப்பை ஊக்குவிக்கிறது. ஒரு டெவலப்பர் ஒரு தொழில்நுட்ப அறிவுள்ள வழக்கறிஞர் புரிந்து கொள்ளக்கூடிய குறியீட்டை எழுத முடியும், இது அமைப்பின் தர்க்கம் சட்டக் கொள்கைகளுடன் ஒத்துப்போவதை உறுதி செய்வதற்கு முக்கியமானது.
• AI மற்றும் NLPக்கான ஒரு பணக்கார சூழலியல்: இது பைத்தானின் கொலையாளிக் அம்சமாகும். இது இயற்கை மொழி செயலாக்கம் (NLP) மற்றும் இயந்திர கற்றலுக்காக குறிப்பாக வடிவமைக்கப்பட்ட ஒப்பிடமுடியாத திறந்த மூல நூலகங்களின் தொகுப்பைக் கொண்டுள்ளது. spaCy, NLTK (இயற்கை மொழி கருவித்தொகுப்பு), Scikit-learn, TensorFlow மற்றும் PyTorch போன்ற நூலகங்கள் டெவலப்பர்களுக்கு உரை செயலாக்கம், நிறுவன அங்கீகாரம், வகைப்பாடு மற்றும் பலவற்றிற்கான முன்-கட்டப்பட்ட, அதிநவீன கருவிகளை வழங்குகின்றன. அதாவது டெவலப்பர்கள் எல்லாவற்றையும் புதிதாக உருவாக்க வேண்டியதில்லை, இது வளர்ச்சி நேரத்தை வியத்தகு முறையில் துரிதப்படுத்துகிறது.
• வலுவான சமூகம் மற்றும் விரிவான ஆவணங்கள்: பைதான் உலகின் மிகப்பெரிய மற்றும் மிகவும் சுறுசுறுப்பான டெவலப்பர் சமூகங்களில் ஒன்றாகும். இது ஏராளமான பயிற்சிகள், மன்றங்கள் மற்றும் மூன்றாம் தரப்பு தொகுப்புகளாக மொழிபெயர்க்கப்படுகிறது. ஒரு டெவலப்பர் ஒரு சிக்கலை எதிர்கொள்ளும்போது - அது தந்திரமான PDF அட்டவணையைப் பாகுபடுத்துவதாக இருந்தாலும் அல்லது ஒரு புதிய இயந்திர கற்றல் மாதிரியை செயல்படுத்துவதாக இருந்தாலும் - உலகளாவிய பைதான் சமூகத்தில் யாரோ ஒருவர் ஏற்கனவே ஒரு ஒத்த சிக்கலைத் தீர்த்துவிட்டிருக்க வாய்ப்புள்ளது.
• அளவிடக்கூடிய தன்மை மற்றும் ஒருங்கிணைப்பு: பைதான் பயன்பாடுகள் ஒரு மடிக்கணினியில் இயங்கும் ஒரு எளிய ஸ்கிரிப்டிலிருந்து மேகக்கணியில் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு சிக்கலான, நிறுவன தர அமைப்பாக அளவிட முடியும். இது தரவுத்தளங்கள் மற்றும் வலை கட்டமைப்புகள் (Django மற்றும் Flask போன்றவை) முதல் தரவு காட்சிப்படுத்தல் கருவிகள் வரை மற்ற தொழில்நுட்பங்களுடன் தடையின்றி ஒருங்கிணைக்கிறது, இது ஒரு சட்ட நிறுவனத்தின் அல்லது ஒரு நிறுவனத்தின் இருக்கும் தொழில்நுட்ப அடுக்குகளில் இணைக்கக்கூடிய இறுதி முதல் இறுதி தீர்வுகளை உருவாக்க அனுமதிக்கிறது.
• செலவு குறைந்த மற்றும் திறந்த மூல: பைதான் மற்றும் அதன் முக்கிய AI/NLP நூலகங்கள் இலவசம் மற்றும் திறந்த மூலமாகும். இது சக்திவாய்ந்த தொழில்நுட்பத்திற்கான அணுகலை ஜனநாயகப்படுத்துகிறது, இது சிறிய நிறுவனங்கள், ஸ்டார்ட்அப்கள் மற்றும் உள் சட்டத் துறைகளுக்கு அதிக உரிமம் கட்டணங்களைச் செலுத்தாமல் தனிப்பயன் தீர்வுகளை உருவாக்கவும் பரிசோதிக்கவும் உதவுகிறது.

ஒப்பந்த பகுப்பாய்வு அமைப்பின் உடற்கூறியல்: முக்கிய கூறுகள்

சட்ட ஒப்பந்தத்தை தானாகப் படித்துப் புரிந்து கொள்ளும் ஒரு அமைப்பை உருவாக்குவது பல கட்ட செயல்முறையாகும். ஒவ்வொரு கட்டமும் ஒரு குறிப்பிட்ட சவாலை எதிர்கொள்கிறது, கட்டமைப்பற்ற ஆவணத்தை கட்டமைக்கப்பட்ட, செயல்படக்கூடிய தரவுகளாக மாற்றுகிறது. இத்தகைய அமைப்பின் பொதுவான கட்டமைப்பை உடைப்போம்.

நிலை 1: ஆவண உள்வாங்கல் மற்றும் முந்தைய செயலாக்கம்

எந்தவொரு பகுப்பாய்வும் தொடங்குவதற்கு முன், அமைப்பு ஒப்பந்தத்தைப் 'படிக்க' வேண்டும். ஒப்பந்தங்கள் பல்வேறு வடிவங்களில் வருகின்றன, பொதுவாக PDF மற்றும் DOCX. முதல் படி மூல உரையைப் பிரித்தெடுப்பதாகும்.

• உரை பிரித்தெடுத்தல்: DOCX கோப்புகளுக்கு, python-docx போன்ற நூலகங்கள் இதை நேரடியானதாக ஆக்குகின்றன. PDFகள் மிகவும் சவாலானவை. தேர்ந்தெடுக்கக்கூடிய உரையுடன் கூடிய 'சொந்த' PDF, PyPDF2 அல்லது pdfplumber போன்ற நூலகங்களுடன் செயலாக்கப்படலாம். இருப்பினும், ஸ்கேன் செய்யப்பட்ட ஆவணங்களுக்கு, அவை அடிப்படையில் உரையின் படங்கள், ஆப்டிகல் கேரக்டர் ரெகக்னிஷன் (OCR) தேவைப்படுகிறது. படத்தைப் படிக்கக்கூடிய உரைக்கு மாற்ற டெஸ்ஸராக்ட் (பெரும்பாலும் pytesseract போன்ற பைதான் ரேப்பர் மூலம் பயன்படுத்தப்படுகிறது) போன்ற கருவிகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
• உரை சுத்தம் செய்தல்: மூல பிரித்தெடுக்கப்பட்ட உரை பெரும்பாலும் குழப்பமாக இருக்கும். இதில் பக்க எண்கள், தலைப்புகள், அடிக்குறிப்புகள், பொருத்தமற்ற மெட்டாடேட்டா மற்றும் நிலையற்ற வடிவமைத்தல் இருக்கலாம். முன் செயலாக்க படி இந்த சத்தத்தை அகற்றுவதன் மூலமும், வெற்று இடத்தை இயல்பாக்குவதன் மூலமும், OCR பிழைகளை சரிசெய்வதன் மூலமும், சில சமயங்களில் அனைத்து உரையையும் ஒரு நிலையான கேஸுக்கு (எ.கா., சிறிய எழுத்து) மாற்றுவதன் மூலமும் இந்த உரையை 'சுத்தம் செய்தல்' அடங்கும், இது அடுத்தடுத்த செயலாக்கத்தை எளிதாக்குகிறது. இந்த அடித்தள படி முழு அமைப்பின் துல்லியத்திற்கும் முக்கியமானது.

நிலை 2: விஷயத்தின் இதயம் - இயற்கை மொழி செயலாக்கம் (NLP)

எங்களிடம் சுத்தமான உரை கிடைத்தவுடன், அதன் கட்டமைப்பு மற்றும் பொருளைப் புரிந்துகொள்ள NLP நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தத் தொடங்கலாம். இங்கேதான் மேஜிக் உண்மையிலேயே நடக்கிறது.

• டோக்கனைசேஷன்: உரையை அதன் அடிப்படை கூறுகளாக உடைப்பதே முதல் படி. வாக்கிய டோக்கனைசேஷன் ஆவணத்தை தனிப்பட்ட வாக்கியங்களாகப் பிரிக்கிறது, மேலும் வார்த்தை டோக்கனைசேஷன் அந்த வாக்கியங்களை தனிப்பட்ட சொற்களாக அல்லது 'டோக்கன்களாக' உடைக்கிறது.
• பகுதி-பேச்சு (POS) டேகிங்: பின்னர் அமைப்பு ஒவ்வொரு டோக்கனின் இலக்கணப் பங்கை பகுப்பாய்வு செய்கிறது, அதை பெயர், வினை, உரிச்சொல் போன்றவையாக அடையாளம் காட்டுகிறது. இது வாக்கிய கட்டமைப்பைப் புரிந்துகொள்ள உதவுகிறது.
• பெயரிடப்பட்ட நிறுவன அங்கீகாரம் (NER): ஒப்பந்த பகுப்பாய்விற்கான மிகவும் சக்திவாய்ந்த NLP நுட்பம் இது என்று கூறலாம். NER மாதிரிகள் உரையில் உள்ள குறிப்பிட்ட 'நிறுவனங்களை' அடையாளம் கண்டு வகைப்படுத்த பயிற்சி அளிக்கப்படுகின்றன. பொது நோக்கத்திற்கான NER மாதிரிகள் தேதிகள், பண மதிப்புகள், நிறுவனங்கள் மற்றும் இடங்கள் போன்ற பொதுவான நிறுவனங்களைக் கண்டறிய முடியும். சட்ட தொழில்நுட்பத்திற்கு, நாம் அடிக்கடி சட்ட-குறிப்பிட்ட கருத்துக்களை அங்கீகரிக்க தனிப்பயன் NER மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிக்க வேண்டும்:
  • கட்சிகள்: "இந்த ஒப்பந்தம் குளோபல் இன்னோவேஷன்ஸ் இங்க். மற்றும் ஃபியூச்சர் வென்ச்சர்ஸ் எல்.எல்.சி இடையே செய்யப்பட்டது."
  • செயல்படும் தேதி: "...ஜனவரி 1, 2025 அன்று முதல் செயல்படும்..."
  • ஆளும் சட்டம்: "...நியூயார்க் மாநிலத்தின் சட்டங்களின்படி நிர்வகிக்கப்படும்."
  • பொறுப்புக் கூற்றுவரம்பு: "...மொத்த பொறுப்பு ஒரு மில்லியன் டாலர்களை ($1,000,000) தாண்டக்கூடாது."
• சார்பு பாகுபடுத்தல்: இந்த நுட்பம் ஒரு வாக்கியத்தில் உள்ள சொற்களுக்கு இடையே உள்ள இலக்கண உறவுகளை பகுப்பாய்வு செய்கிறது, சொற்கள் எவ்வாறு ஒருவருக்கொருவர் தொடர்பு கொள்கின்றன என்பதைக் காட்டும் ஒரு மரத்தை உருவாக்குகிறது (எ.கா., எந்த உரிச்சொல் எந்த பெயரை மாற்றியமைக்கிறது). யார் யாருக்கு என்ன செய்ய வேண்டும், எப்போது செய்ய வேண்டும் போன்ற சிக்கலான கடமைகளைப் புரிந்துகொள்வதற்கு இது அவசியம்.

நிலை 3: பகுப்பாய்வு எஞ்சின் - நுண்ணறிவை பிரித்தெடுத்தல்

NLP மாதிரிகளால் உரை குறிக்கப்பட்டவுடன், அடுத்த படி பொருள் மற்றும் கட்டமைப்பைப் பிரித்தெடுக்கக்கூடிய ஒரு எஞ்சினை உருவாக்குவதாகும். இரண்டு முதன்மை அணுகுமுறைகள் உள்ளன.

விதி அடிப்படையிலான அணுகுமுறை: துல்லியம் மற்றும் அதன் ஆபத்துகள்

இந்த அணுகுமுறை குறிப்பிட்ட தகவலைக் கண்டறிய கைவினைப் பாணிகளைப் பயன்படுத்துகிறது. இதற்கான பொதுவான கருவி வழக்கமான வெளிப்பாடுகள் (Regex), ஒரு சக்திவாய்ந்த முறை-பொருந்தும் மொழி. உதாரணமாக, ஒரு டெவலப்பர் "பொறுப்புக் கூற்றுவரம்பு" போன்ற சொற்றொடர்களுடன் தொடங்கும் விதிமுறைகளைக் கண்டறிய அல்லது குறிப்பிட்ட தேதி வடிவங்களைக் கண்டறிய ஒரு ரெஜெக்ஸ் முறையை எழுதலாம்.

நன்மை: விதி அடிப்படையிலான அமைப்புகள் மிகவும் துல்லியமானவை மற்றும் புரிந்துகொள்ள எளிதானவை. ஒரு முறை கண்டுபிடிக்கப்பட்டால், அது ஏன் என்று உங்களுக்குத் தெரியும். அவை மிகவும் தரப்படுத்தப்பட்ட தகவல்களுக்கு நன்றாக வேலை செய்கின்றன.

குறைபாடுகள்: அவை உடையக்கூடியவை. சொல்லாட்சி முறைமையிலிருந்து சிறிது விலகிச் சென்றாலும், விதி தோல்வியடையும். உதாரணமாக, "ஆளும் சட்டம்" தேடும் விதி "இந்த ஒப்பந்தம் சட்டங்களின் கீழ் விளக்கப்படுகிறது..." என்பதைத் தவறவிடும். சாத்தியமான அனைத்து மாறுபாடுகளுக்கும் நூற்றுக்கணக்கான இந்த விதிகளை பராமரிப்பது அளவிடக்கூடியது அல்ல.

இயந்திர கற்றல் அணுகுமுறை: சக்தி மற்றும் அளவிடக்கூடிய தன்மை

இது நவீன மற்றும் மிகவும் வலுவான அணுகுமுறை. வெளிப்படையான விதிகளை எழுதுவதற்குப் பதிலாக, எடுத்துக்காட்டுகளிலிருந்து வடிவங்களை அங்கீகரிக்க இயந்திர கற்றல் மாதிரிக்கு பயிற்சி அளிக்கிறோம். spaCy போன்ற நூலகத்தைப் பயன்படுத்தி, நாங்கள் முன் பயிற்சி அளித்த மொழி மாதிரியை எடுத்து வழக்கறிஞர்களால் கைமுறையாகக் குறிக்கப்பட்ட சட்ட ஒப்பந்தங்களின் தரவுத்தொகுப்பில் நன்றாகச் சரிசெய்யலாம்.

உதாரணமாக, ஒரு விதிமுறையை அடையாளம் காணும் கருவியை உருவாக்க, சட்ட வல்லுநர்கள் "நஷ்டஈடு" விதிமுறைகள், "ரகசியத்தன்மை" விதிமுறைகள் மற்றும் பலவற்றின் நூற்றுக்கணக்கான எடுத்துக்காட்டுகளை முன்னிலைப்படுத்துவார்கள். மாதிரி புள்ளிவிவர முறைகளைக் கற்றுக்கொள்கிறது-ஒவ்வொரு விதிமுறை வகையுடன் தொடர்புடைய சொற்கள், சொற்றொடர்கள் மற்றும் கட்டமைப்புகள். பயிற்சி அளித்தவுடன், புதிய, பார்க்கப்படாத ஒப்பந்தங்களில் அந்த விதிமுறைகளை அதிக அளவு துல்லியத்துடன் அடையாளம் காண முடியும், சொல்லாட்சி பயிற்சியின் போது பார்த்த எடுத்துக்காட்டுகளுடன் ஒத்ததாக இல்லாவிட்டாலும் கூட.

இந்த அதே நுட்பம் நிறுவனப் பிரித்தெடுத்தலுக்கும் பொருந்தும். ஒரு பொதுவான மாதிரி தவறவிடும் மிகவும் குறிப்பிட்ட சட்டக் கருத்துக்களை அடையாளம் காண ஒரு தனிப்பயன் NER மாதிரிக்கு பயிற்சி அளிக்க முடியும், அதாவது 'கட்டுப்பாட்டின் மாற்றம்', 'பிரத்தியேக காலம்' அல்லது 'முதல் மறுப்புக் உரிமை'.

நிலை 4: மேம்பட்ட எல்லைகள் - மாற்றிகள் மற்றும் பெரிய மொழி மாதிரிகள் (LLMகள்)

NLPயில் சமீபத்திய பரிணாமம் BERT மற்றும் ஜெனரேட்டிவ் ப்ரீ-ட்ரெய்னிங் டிரான்ஸ்ஃபார்மர் (GPT) குடும்பம் போன்ற டிரான்ஸ்ஃபார்மர் அடிப்படையிலான மாதிரிகளின் வளர்ச்சி ஆகும். இந்த பெரிய மொழி மாதிரிகள் (LLMகள்) முந்தைய மாதிரிகளை விட சூழல் மற்றும் நுணுக்கத்தைப் பற்றிய ஆழமான புரிதலைக் கொண்டுள்ளன. சட்ட தொழில்நுட்பத்தில், அவை மிகவும் அதிநவீன பணிகளுக்குப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன:

• விதிமுறை சுருக்கம்: அடர்த்தியான, சட்டச் சொல்லாடல் நிறைந்த சட்ட விதியின் சுருக்கமான, எளிய மொழி சுருக்கத்தை தானாக உருவாக்குதல்.
• கேள்வி-பதில்: ஒப்பந்தத்தைப் பற்றிய நேரடியான கேள்வியை அமைப்பைக் கேட்பது, அதாவது "முறிப்பதற்கான அறிவிப்பு காலம் என்ன?" மற்றும் உரையிலிருந்து பிரித்தெடுக்கப்பட்ட நேரடியான பதிலைப் பெறுதல்.
• சொற்பொருள் தேடல்: வெவ்வேறு முக்கிய வார்த்தைகளைப் பயன்படுத்தினாலும், கருத்தியல் ரீதியாக ஒத்த விதிமுறைகளைக் கண்டறிதல். உதாரணமாக, "போட்டி அல்லாத" என்பதைத் தேடுவது "வணிக நடவடிக்கைகளில் கட்டுப்பாடு" பற்றி விவாதிக்கும் விதிமுறைகளையும் காணலாம்.

சட்ட-குறிப்பிட்ட தரவுகளில் இந்த சக்திவாய்ந்த மாதிரிகளை நன்றாகச் சரிசெய்வது ஒரு அதிநவீன பகுதியாகும், இது ஒப்பந்த பகுப்பாய்வு அமைப்புகளின் திறன்களை மேலும் மேம்படுத்துவதாக உறுதியளிக்கிறது.

நடைமுறை பணிப்பாய்வு: 100 பக்க ஆவணத்திலிருந்து செயல்படக்கூடிய நுண்ணறிவுகள் வரை

நவீன சட்ட தொழில்நுட்ப அமைப்பு எவ்வாறு செயல்படுகிறது என்பதைக் காட்டும் ஒரு நடைமுறை, இறுதி முதல் இறுதி பணிப்பாய்வில் இந்த கூறுகளையும் இணைப்போம்.

1. படி 1: உள்வாங்கல். ஒரு பயனர் வலை இடைமுகம் வழியாக தொகுதி ஒப்பந்தங்களை (எ.கா., PDF வடிவத்தில் 500 விற்பனையாளர் ஒப்பந்தங்கள்) அமைப்புக்கு பதிவேற்றுகிறார்.
2. படி 2: பிரித்தெடுத்தல் & NLP செயலாக்கம். அமைப்பு தானாகவே OCR தேவைப்படும் இடத்தில் செய்கிறது, சுத்தமான உரையைப் பிரித்தெடுக்கிறது, பின்னர் அதை NLP குழாய் மூலம் இயக்குகிறது. இது உரையை டோக்கனைஸ் செய்கிறது, பேச்சின் பகுதிகளைக் குறிக்கிறது, மேலும் மிக முக்கியமாக, தனிப்பயன் பெயரிடப்பட்ட நிறுவனங்களை (கட்சிகள், தேதிகள், ஆளும் சட்டம், பொறுப்புக் கூற்றுவரம்புகள்) அடையாளம் கண்டு முக்கிய விதிமுறைகளை வகைப்படுத்துகிறது (முறித்தல், ரகசியத்தன்மை, நஷ்டஈடு).
3. படி 3: தரவை கட்டமைத்தல். அமைப்பு பிரித்தெடுக்கப்பட்ட தகவலை எடுத்து ஒரு கட்டமைக்கப்பட்ட தரவுத்தளத்தில் நிரப்புகிறது. உரைத் தொகுதிக்கு பதிலாக, ஒவ்வொரு வரிசையும் ஒரு ஒப்பந்தத்தைக் குறிக்கும் மற்றும் நெடுவரிசைகளில் பிரித்தெடுக்கப்பட்ட தரவு புள்ளிகள் இருக்கும் ஒரு அட்டவணையை இப்போது உங்களிடம் உள்ளது: 'ஒப்பந்தத்தின் பெயர்', 'கட்சி A', 'கட்சி B', 'செயல்படும் தேதி', 'முறித்தல் விதிமுறை உரை' போன்றவை.
4. படி 4: விதி அடிப்படையிலான சரிபார்ப்பு & அபாயக் கொடியிடுதல். இப்போது தரவு கட்டமைக்கப்பட்ட நிலையில், அமைப்பு ஒரு 'டிஜிட்டல் விளையாட்டுப் புத்தகம்' பயன்படுத்தலாம். சட்டக் குழு விதிகளையும் வரையறுக்கலாம், அதாவது: "ஆளும் சட்டம் எங்கள் சொந்த அதிகார வரம்பில் இல்லாத எந்த ஒப்பந்தத்தையும் கொடியிடுங்கள்" அல்லது "ஒரு வருடத்திற்கு மேல் உள்ள எந்தவொரு புதுப்பித்தல் காலத்தையும் முன்னிலைப்படுத்தவும்" அல்லது "பொறுப்புக் கூற்றுவரம்பு விதிமுறை காணவில்லை என்றால் எங்களுக்கு எச்சரிக்கவும்."
5. படி 5: அறிக்கை & காட்சிப்படுத்தல். இறுதி வெளியீடு சட்ட வல்லுநருக்கு அசல் ஆவணமாக இல்லாமல் ஒரு ஊடாடும் டாஷ்போர்டாக வழங்கப்படுகிறது. இந்த டாஷ்போர்டு அனைத்து ஒப்பந்தங்களின் சுருக்கத்தைக் காட்டலாம், பிரித்தெடுக்கப்பட்ட தரவின் அடிப்படையில் வடிகட்டவும் தேடவும் அனுமதிக்கலாம் (எ.கா., "அடுத்த 90 நாட்களில் காலாவதியாகும் அனைத்து ஒப்பந்தங்களையும் எனக்குக் காட்டு") மற்றும் முந்தைய படியில் அடையாளம் காணப்பட்ட அனைத்து சிவப்பு கொடிகளையும் தெளிவாகக் காட்டலாம். பயனர் ஒரு கொடியைக் கிளிக் செய்து இறுதி மனித சரிபார்ப்புக்காக அசல் ஆவணத்தில் உள்ள தொடர்புடைய பகுதிக்கு நேரடியாக அழைத்துச் செல்லப்படலாம்.

உலகளாவிய பிரமையை வழிநடத்துதல்: சவால்கள் மற்றும் நெறிமுறை கட்டாயங்கள்

தொழில்நுட்பம் சக்திவாய்ந்ததாக இருந்தாலும், உலகளாவிய சட்டச் சூழலில் அதைப் பயன்படுத்துவது அதன் சவால்கள் இல்லாமல் இல்லை. ஒரு பொறுப்பான மற்றும் பயனுள்ள சட்ட AI அமைப்பை உருவாக்குவதற்கு பல முக்கியமான காரணிகளைக் கவனமாகக் கருத்தில் கொள்ள வேண்டும்.

அதிகார வரம்பு மற்றும் மொழியியல் பன்முகத்தன்மை

சட்டம் உலகளாவியமானது அல்ல. ஒரு ஒப்பந்தத்தின் மொழி, கட்டமைப்பு மற்றும் விளக்கம் பொதுச் சட்டம் (எ.கா., இங்கிலாந்து, அமெரிக்கா, ஆஸ்திரேலியா) மற்றும் சிவில் சட்டம் (எ.கா., பிரான்ஸ், ஜெர்மனி, ஜப்பான்) அதிகார வரம்புகளுக்கு இடையே கணிசமாக மாறுபடலாம். அமெரிக்க ஒப்பந்தங்களில் மட்டுமே பயிற்சி பெற்ற ஒரு மாதிரி இங்கிலாந்து ஆங்கிலத்தில் எழுதப்பட்ட ஒப்பந்தத்தை பகுப்பாய்வு செய்யும் போது மோசமாக செயல்படக்கூடும், இது வெவ்வேறு சொற்களைப் பயன்படுத்துகிறது (எ.கா., "நஷ்டஈடு" எதிராக "தீங்கற்றதாக இருங்கள்" வெவ்வேறு நுணுக்கங்களைக் கொண்டிருக்கலாம்). மேலும், பன்மொழி ஒப்பந்தங்களுக்கு சவால் பெருகும், ஒவ்வொரு மொழிக்கும் வலுவான மாதிரிகள் தேவைப்படுகின்றன.

தரவு தனியுரிமை, பாதுகாப்பு மற்றும் ரகசியத்தன்மை

ஒப்பந்தங்களில் ஒரு நிறுவனம் வைத்திருக்கும் மிகவும் முக்கியமான தகவல்கள் உள்ளன. இந்தத் தரவைப் செயலாக்கும் எந்த அமைப்பும் பாதுகாப்பின் மிக உயர்ந்த தரங்களுக்கு இணங்க வேண்டும். ஐரோப்பாவின் GDPR போன்ற தரவு பாதுகாப்பு விதிமுறைகளுடன் இணங்குவது, தரவு போக்குவரத்து மற்றும் ஓய்வு இரண்டிலும் குறியாக்கம் செய்யப்படுவதை உறுதி செய்வது மற்றும் வழக்கறிஞர்-வாடிக்கையாளர் சலுகையின் கொள்கைகளை மதிப்பது ஆகியவை இதில் அடங்கும். நிறுவனங்கள் தங்கள் தரவின் மீது முழு கட்டுப்பாட்டைப் பராமரிக்க கிளவுட் அடிப்படையிலான தீர்வுகளைப் பயன்படுத்துவதா அல்லது ஆன்-ப்ரீமிஸில் அமைப்புகளைப் பயன்படுத்துவதா என்பதைத் தீர்மானிக்க வேண்டும்.

விளக்கக்கூடிய சவால்: AI "கருப்பு பெட்டி"க்குள்

ஒரு வழக்கறிஞர் அதன் காரணத்தைப் புரிந்து கொள்ளாமல் AIயின் வெளியீட்டை வெறுமனே நம்ப முடியாது. அமைப்பு ஒரு விதியை 'அதிக ஆபத்து' எனக் கொடியிட்டால், வழக்கறிஞர் ஏன் என்பதை அறிய வேண்டும். இது விளக்கக்கூடிய AIயின் (XAI) சவால். நவீன அமைப்புகள் அவற்றின் முடிவுகளுக்கான ஆதாரங்களை வழங்க வடிவமைக்கப்படுகின்றன, உதாரணமாக, வகைப்படுத்தலுக்கு வழிவகுத்த குறிப்பிட்ட சொற்கள் அல்லது சொற்றொடர்களை முன்னிலைப்படுத்துவதன் மூலம். நம்பிக்கை கட்டியெழுப்பவும், வழக்கறிஞர்கள் AIயின் பரிந்துரைகளைச் சரிபார்க்கவும் இந்த வெளிப்படைத்தன்மை அவசியம்.

சட்ட AIயில் பாரபட்சத்தைக் குறைத்தல்

AI மாதிரிகள் பயிற்சி அளிக்கப்பட்ட தரவுகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்கின்றன. பயிற்சி தரவுகளில் வரலாற்று ரீதியான சார்புகள் இருந்தால், மாதிரி கற்றுக்கொண்டு அவற்றைப் பெருக்கக்கூடும். உதாரணமாக, ஒரு மாதிரியானது வரலாற்று ரீதியாக ஒரு வகை கட்சிக்கு ஆதரவாக இருக்கும் ஒப்பந்தங்களில் பயிற்சி பெற்றால், அது மற்ற கட்சிக்கு ஆதரவாக இருக்கும் ஒப்பந்தத்தில் உள்ள நிலையான விதிமுறைகளை அசாதாரணமானதாக அல்லது ஆபத்தானதாக தவறாகக் கொடியிடலாம். சாத்தியமான சார்புகளுக்கு பன்முகத்தன்மை, சமநிலை மற்றும் மதிப்பாய்வு செய்யப்பட்ட பயிற்சி தரவுத்தொகுப்புகளை உருவாக்குவது முக்கியம்.

மேம்படுத்துதல், மாற்றீடு அல்ல: மனித நிபுணரின் பங்கு

இந்த அமைப்புகள் மேம்படுத்துவதற்கான கருவிகள் என்பதை வலியுறுத்துவது அவசியம், மாற்றீடு என்ற அர்த்தத்தில் தானியங்கி இல்லை. அவை தகவல் கண்டுபிடித்து பிரித்தெடுக்கும் திரும்பத் திரும்பச் செய்யும், குறைந்த தீர்ப்பு பணிகளைக் கையாள வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன, இது சட்ட வல்லுநர்களை அவர்கள் சிறப்பாகச் செய்யும் விஷயங்களில் கவனம் செலுத்த அனுமதிக்கிறது: மூலோபாய சிந்தனை, பேச்சுவார்த்தை, வாடிக்கையாளர் ஆலோசனை மற்றும் சட்டத் தீர்ப்பைப் பயன்படுத்துதல். இறுதி முடிவு மற்றும் இறுதி பொறுப்பு எப்போதும் மனித நிபுணரிடம் உள்ளது.

எதிர்காலம் இப்போது: பைதான் மூலம் இயங்கும் ஒப்பந்த பகுப்பாய்விற்கு அடுத்து என்ன?

சட்ட AI துறை நம்பமுடியாத வேகத்தில் முன்னேறி வருகிறது. இன்னும் சக்திவாய்ந்த பைதான் நூலகங்கள் மற்றும் LLMகளை ஒருங்கிணைப்பது சில ஆண்டுகளுக்கு முன்பு அறிவியல் புனைகதைகளாக இருந்த திறன்களைத் திறக்கிறது.

• முன்னேற்ற அபாய மாதிரி: நிலையான அல்லாத விதிமுறைகளைக் கொடியிடுவதைத் தாண்டி, அபாயத்தை முன்முயற்சியுடன் வடிவமைக்க அமைப்புகள் நகரும். ஆயிரக்கணக்கான கடந்தகால ஒப்பந்தங்களையும் அவற்றின் விளைவுகளையும் பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம், சில விதிமுறை சேர்க்கைகளிலிருந்து ஒரு சர்ச்சை ஏற்படுவதற்கான சாத்தியக்கூறுகளை AI கணிக்க முடியும்.
• தானியங்கி பேச்சுவார்த்தை ஆதரவு: ஒப்பந்த பேச்சுவார்த்தைகளின் போது, ஒரு AI நிகழ்நேரத்தில் மற்ற தரப்பினரின் முன்மொழியப்பட்ட மாற்றங்களை பகுப்பாய்வு செய்யலாம், அவற்றை நிறுவனத்தின் நிலையான நிலைகள் மற்றும் வரலாற்றுத் தரவுகளுடன் ஒப்பிட்டு, வழக்கறிஞருக்கு உடனடி பேசும் புள்ளிகளையும் மாற்றுக் காட்சிகளையும் வழங்கலாம்.
• ஜெனரேட்டிவ் சட்ட AI: அடுத்த எல்லை பகுப்பாய்வு மட்டுமல்ல, உருவாக்கம். மேம்பட்ட LLMகளால் இயக்கப்படும் அமைப்புகள் முதல் பாஸ் ஒப்பந்தங்களை வரைவு செய்யவோ அல்லது ஒரு சிக்கலான விதிமுறைக்கு மாற்று வார்த்தைகளை பரிந்துரைக்கவோ முடியும், இவை அனைத்தும் நிறுவனத்தின் விளையாட்டுப் புத்தகம் மற்றும் சிறந்த நடைமுறைகளின் அடிப்படையில்.
• ஸ்மார்ட் ஒப்பந்தங்களுக்காக பிளாக்செயினுடன் ஒருங்கிணைப்பு: ஸ்மார்ட் ஒப்பந்தங்கள் மிகவும் பரவலாகும்போது, ஒரு இயற்கையான மொழி சட்ட ஒப்பந்தத்தின் விதிமுறைகளை பிளாக்செயினில் செயல்படுத்தக்கூடிய குறியீடாக மாற்றுவதற்கு பைதான் ஸ்கிரிப்டுகள் அவசியம், குறியீடு கட்சிகளின் சட்டப்பூர்வ நோக்கத்தை துல்லியமாக பிரதிபலிக்கிறது என்பதை உறுதி செய்கிறது.

முடிவுரை: நவீன சட்ட வல்லுநருக்கு அதிகாரம் அளித்தல்

சட்டத் தொழில் ஒரு அடிப்படையான மாற்றத்திற்கு உட்பட்டு வருகிறது, இது மனித நினைவாற்றல் மற்றும் கையேடு முயற்சியின் அடிப்படையில் மட்டுமே தரவு சார்ந்த நுண்ணறிவுகள் மற்றும் புத்திசாலித்தனமான தன்னியக்கமாக்கலால் மேம்படுத்தப்பட்ட ஒரு நடைமுறையாக மாறுகிறது. இந்த புரட்சியின் மையத்தில் பைதான் உள்ளது, அடுத்த தலைமுறை சட்ட தொழில்நுட்பத்தை உருவாக்க தேவையான நெகிழ்வான மற்றும் சக்திவாய்ந்த கருவித்தொகுப்பை வழங்குகிறது.

அதிநவீன ஒப்பந்த பகுப்பாய்வு அமைப்புகளை உருவாக்க பைத்தானைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், சட்ட நிறுவனங்களும் சட்டத் துறைகளும் செயல்திறனை வியத்தகு முறையில் அதிகரிக்கலாம், அபாயத்தைக் குறைக்கலாம் மற்றும் வாடிக்கையாளர்களுக்கும் பங்குதாரர்களுக்கும் அதிக மதிப்பைக் கொடுக்கலாம். இந்த கருவிகள் ஒரு ஒப்பந்தத்தில் 'என்ன' என்பதைக் கண்டறியும் கடினமான வேலையை கையாளுகின்றன, இது வழக்கறிஞர்கள் 'எனவே என்ன' மற்றும் 'அடுத்து என்ன' என்ற மிக முக்கியமான கேள்விகளுக்கு அவர்களின் நிபுணத்துவத்தை அர்ப்பணிக்க அனுமதிக்கிறது. சட்டத்தின் எதிர்காலம் இயந்திரங்கள் மனிதர்களை மாற்றுவது அல்ல, ஆனால் மனிதர்களும் இயந்திரங்களும் சக்திவாய்ந்த ஒத்துழைப்பில் வேலை செய்வது. இந்த மாற்றத்தைத் தழுவத் தயாராக இருக்கும் சட்ட வல்லுநர்களுக்கு, சாத்தியங்கள் வரம்பற்றவை.