Měření lexikálního překvapení v právních textech

• Název práce v češtině: Měření lexikálního překvapení v právních textech
• Název v anglickém jazyce: Measuring lexical surprisal in legal texts
• Akademický rok vypsání: 2023/2024
• Typ práce: bakalářská práce
• Ústav: Ústav formální a aplikované lingvistiky (32-UFAL)
• Vedoucí / školitel: Mgr. Ivana Kvapilíková, Ph.D.
• Řešitel: skrytý - zadáno vedoucím/školitelem
• Datum přihlášení: 30.04.2024
• Datum zadání: 30.04.2024

Zásady pro vypracování

Právní texty jsou často nesrozumitelné a pro veřejnost těžko čitelné. Podle dostupné literatury existuje vztah mezi srozumitelností textu a jeho předvídatelností (tzv. lexikálním překvapením). Cílem této práce je vytvořit nástroj pro měření předvídatelnosti textu, pomocí kterého si uživatel (autor textu) dokáže zobrazit, které pasáže mohou být pro čtenáře nesrozumitelné, aby měl možnost je upravit.

1. Bude vytvořen nástroj pro měření lexikálního překvapení psaného textu. Pro vyhodnocení pravděpodobností jednotlivých slov bude použit předtrénovaný jazykový model.
2. Součástí aplikace bude API rozhraní a frontend klient, který bude pro jednotlivá slova zobrazovat jejich pravděpodobnosti.
3. Nástroj bude aplikován na originální a zjednodušené české právní texty z korpusu KUK 0.0.

Seznam odborné literatury

Silvie Cinková et al., 2023. LiFR-Law. Corpus of Paraphrased Czech Administrative Texts with Reading Comprehension for Readability Studies (2023-10-08), LINDAT/CLARIAH-CZ digital library at the Institute of Formal and Applied Linguistics (ÚFAL), Faculty of Mathematics and Physics, Charles University, http://hdl.handle.net/11234/1-5225.

Silvie Cinková et al., 2024. Linguistic Factors in the Readability of Czech Administrative and Legal Texts. In Review.

Sebastian Gehrmann, Hendrik Strobelt, and Alexander Rush. 2019. GLTR: Statistical Detection and Visualization of Generated Text. In Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: System Demonstrations, pages 111–116, Florence, Italy. Association for Computational Linguistics.

Irene Fernandez Monsalve, Stefan L. Frank, and Gabriella Vigliocco. 2012. Lexical surprisal as a general predictor of reading time. In Proceedings of the 13th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics, pages 398–408, Avignon, France. Association for Computational Linguistics.

Milan Straka, Jakub Náplava, Jana Straková, David Samuel. 2021. RobeCzech: Czech RoBERTa, a Monolingual Contextualized Language Representation Model. In: Text, Speech, and Dialogue. TSD 2021. Lecture Notes in Computer Science, vol 12848. Springer, Cham.