Question (leave empty for default question in each data set):




Knowledge bases (data sets):



Custom case (unique instance as input):






Con la gente de ElDial.com (http://eldial.com) -una editorial jurídica muy prestigiosa en Argentina- venimos trabajando para desarrollar un motor de búsqueda de preguntas de derecho con funciones específicas de digest en la jurisprudencia especializada en formato electrónico que ellos disponían. Ese proyecto se llamó Sherlock (porque trabajan con IBM Watson) ver video de YouTube del mentor del proyecto, Dr. Horacio Granero.


Nos propusieron hacer una prueba de concepto para escalar a otros dominios que no hayan sido los previamente entrenados: El Derecho Civil, por ejemplo, es muy diferente del Derecho Laboral o del Derecho Penal; es decir, se estaban enfrentando al famoso problema del entrenamiento y la falta de entendimiento del lenguaje natural como lo hacemos los humanos. Esta prueba de concepto buscaba entender cualquier pregunta de dominio abierto y responderla en función de esa jurisprudencia. La ley es única pero la interpretación de los jueces es variable y eso podría ser valioso.


Por ejemplo, ante preguntas como "El sueldo anual complementario, SAC, ¿debe incluirse en el cálculo de la indemnización por antigüedad?" Nosotros podíamos aislar las partes resolutivas de las sentencias relevantes(snippets) y responder a la pregunta (knowledge discovery), según la knowledge base de la jurisprudencia argentina: "60% de los jueces dicen que NO y 40% dicen que SI" y a continuación el fragmento específico dentro de la extensísima sentencia en la que se dictamina la cuestión.


Este nuevo proyecto se llamó SentiSherlock (porque integró a SentiLecto con Sherlock) y va a ser muy importante en materia de LegalTech. Actualmente estamos trabajando en la fase de producto real con preguntas abiertas sobre una base de 44.000 fallos en diversas temáticas del Derecho para Argentina.