Inteligentní systémy pro extrakci z dokumentů: hybridní ML + pravidla pro právní přesnost

Právní extrakce vyžaduje víc než model. Soudy, regulátoři a klienti očekávají přesnost, vysvětlitelnost a opakovatelnost. Nejspolehlivější systémy kombinují moderní ML pro percepci s deterministickými obchodními pravidly a validacemi. Tento tutoriál popisuje hybridní architekturu, praktické implementační detaily a kontroly potřebné k dodání konzistentních, auditovatelných výsledků.

Formulace problému: co znamená "právní přesnost"

- Cíle přesnosti na úrovni pole: definovat přijatelnou chybu podle třídy pole (např. jména stran 99.5%+, data 99.9%, měna 99.9%). - Vysvětlitelnost: schopnost ukázat, jak byla hodnota odvozena (zdrojová stránka, ohraničovací box, pravidlo nebo model verze). - Determinismus: při stejném vstupu a konfiguraci jsou výstupy reprodukovatelné. - Governance: verzované modely/pravidla, audit trails, human-in-the-loop na low-confidence nebo vysoce riziková pole.

Přehled hybridní architektury

1) Ingestování a normalizace

- Přijímat PDF, obrázky a digitální formuláře; normalizovat na obrázky stránek, extrahovat textové vrstvy a harmonizovat kódování. - Detekovat typ dokumentu a jazyk brzy k směrování ke správným model/pravidlovým setům.

2) ML percepční vrstva

- Klasifikace dokumentů: určit typ dokumentu (např. NDA, lease, engagement letter, invoice). - Porozumění layout stránky: segmentovat do regionů, detekovat tabulky, hlavičky, patičky a key-value páry. - Extrakce kandidátů polí: navrhnout hodnoty polí a lokace s confidence skóre.

3) Pravidla a znalostní vrstva

- Deterministické validace: regex vzory, formáty data/měny/ID, jurisdikční omezení. - Cross-field kontroly: total vs. součet line items, effective date před expirací, uvedená jurisdikce se shoduje s adresami stran. - Template knihovna: pro vysoce strukturované formuláře, kódovat anchor-based nebo zonální šablony, verzované per form revizi.

Outcome metriky pro vedení

- Přesnost na úrovni pole podle tier kritičnosti a typu dokumentu. - Auto-accept rate a reviewer throughput; cost per document. - Střední čas k integraci nové šablony/typu dokumentu (cíl: pod 10 business days). - Incidenty: počet critical-field escapes; MTTR pro rule/model regrese. - Compliance připravenost: % extrakcí s kompletní proveniencí a audit trails.

Jak pomáhá BASAD: BASAD dodává inteligentní extrakční systémy naladěné pro právní přesnost: hybridní ML + pravidla, confidence-based routing, reviewer workflow a end-to-end auditovatelnost. Integrujeme s DMS/CLM a stavíme QA/eval harness k udržení spolehlivosti v měřítku.