Producción de indicadores de funcionamiento de la Corte Suprema mediante el uso de de Inteligencia Artificial y Procesamiento de Lenguaje Natural
cic.institucionOrigen | Laboratorio de Investigación y Formación en Informática Avanzada (LIFIA) | |
cic.isFulltext | SI | |
cic.isPeerReviewed | SI | |
cic.lugarDesarrollo | Laboratorio de Investigación y Formación en Informática Avanzada (LIFIA) | |
cic.parentType | Objeto de conferencia | |
cic.version | Aceptada | |
dc.date.accessioned | 2025-02-05T12:43:31Z | |
dc.date.available | 2025-02-05T12:43:31Z | |
dc.identifier.uri | https://digital.cic.gba.gob.ar/handle/11746/12393 | |
dc.title | Producción de indicadores de funcionamiento de la Corte Suprema mediante el uso de de Inteligencia Artificial y Procesamiento de Lenguaje Natural | es |
dc.type | Documento de conferencia | |
dcterms.abstract | Al ser el tribunal de última instancia del país y el custodio e intérprete final de la Constitución y de las leyes federales, la Corte Suprema (CS) tiene un papel central en el sistema institucional. Sus fallos sirven para guiar la interpretación y el desarrollo del derecho, para determinar los alcances de los derechos y garantías fundamentales de los ciudadanos, para dirimir conflictos suscitados entre los distintos poderes del gobierno nacional o controversias interjurisdiccionales típicas de un país federal como la Argentina. Sin embargo, la CS no publica estadísticas completas, actualizadas y sistematizadas que permitan a la comunidad jurídica y a la sociedad en general supervisar el funcionamiento del tribunal más importante del país y evaluar el mérito de cualquier propuesta de reforma de su integración, competencia y rol institucional. Hasta ahora, se viene aplicando un método personalizado de lectura, análisis y carga de la información con la que se producen los informes de forma manual, lo que consume mucho tiempo y personal. El objetivo de esta propuesta es agilizar el procesamiento de la información publicada por la CS para poder generar datos estadísticos de calidad. Para esto, se utilizaron herramientas como Inteligencia Artificial (IA) y Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN). En este primer trabajo, nos enfocamos en predecir materia, vía de acceso y origen de los fallos procesados. Los primeros resultados muestran niveles de precisión superiores al 90% en la predicción de estos aspectos. Este trabajo se enmarca en una iniciativa conjunta del Instituto de Derecho Procesal y el Centro LIFIA, ambos pertenecientes a la Universidad Nacional de La Plata. | es |
dcterms.creator.author | Delle Ville, Juliana | |
dcterms.creator.author | Martínez, Diego | |
dcterms.creator.author | Antonelli, Leandro | |
dcterms.creator.author | Grigera, Julián | |
dcterms.creator.author | Giannini, Leandro | |
dcterms.isPartOf.series | 53 Jornadas Argentinas de Informática (Bahía Blanca, 12 al 16 de agosto de 2024) | |
dcterms.issued | 2024-08 | |
dcterms.language | Español | |
dcterms.license | Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (BY-NC-SA 4.0) | |
dcterms.subject | Procesamiento de lenguaje natural | es |
dcterms.subject | inteligencia artificial | es |
dcterms.subject | digitalización judicial | es |
dcterms.subject | corte suprema | es |
dcterms.subject | transparencia judicial | es |
dcterms.subject | acceso a la información | es |
dcterms.subject.materia | Ciencias de la Computación e Información |
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