Le pipeline PRecG améliore la récupération des précédents juridiques en décomposant les documents en unités sémantiques basées sur les rôles rhétoriques, plutôt que de les traiter comme des textes monolithiques.
- Il construit des graphes de connaissances pour chaque segment rhétorique afin de capturer les entités juridiques et leurs relations.
- Les représentations contextuelles des entités sont agrégées pour créer des embeddings au niveau du segment.
- Ces embeddings sont intégrés pour produire une représentation unifiée au niveau du document, utilisée pour le calcul de similarité.
- L'approche a été validée sur un jeu de données juridique indien de référence par rapport aux méthodes de base les plus avancées.