Utilización de un modelo predictivo como soporte para la revisión de los recursos ordinarios de apelación

El presente trabajo aborda el análisis de técnicas de aprendizaje automático aplicadas a la etapa de revisión de los recursos ordinarios de apelación, confeccionados por agentes de Fiscalía de Estado de la Provincia de Buenos Aires en el marco de las causas judiciales en las que interviene. Tomando...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Cervellini, Mariano, Carbone, Miguel
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2020
Materias:
Ciencias Informáticas
Machine learning
Clasificación automática de textos
Automatización
Aprendizaje supervisado
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/116746
http://49jaiio.sadio.org.ar/pdfs/sid/SID-03.pdf
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description El presente trabajo aborda el análisis de técnicas de aprendizaje automático aplicadas a la etapa de revisión de los recursos ordinarios de apelación, confeccionados por agentes de Fiscalía de Estado de la Provincia de Buenos Aires en el marco de las causas judiciales en las que interviene. Tomando como parámetro determinados acuerdos lingüísticos y de estilo, se realizó una prueba de concepto en la que se los clasificó automáticamente entre aquellos que CUMPLEN y NO CUMPLEN con tales acuerdos, mediante la aplicación de dos métodos: bolsa de palabras y determinación de features a partir métricas preestablecidas. La utilización de este tipo de herramientas posibilita que el/la funcionario/a interviniente en los distintos circuitos de revisión, enfoque sus mayores esfuerzos en el análisis y consideración de las cuestiones formales y sustanciales según la ley vigente del escrito que CUMPLE, mientras que aquel que NO CUMPLE, debe ser reexaminado por el profesional encargado de su elaboración. De esa manera se logra una mejora en la actuación estatal y el cumplimiento de sus funciones, sin relegar el control que el/la funcionario/a continúa realizando con la ayuda del modelo predictivo.
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