Niniejsze badanie koncentruje się na klasyfikacji klauzul abuzywnych w umowach poprzez zastosowanie sieci neuronowych. Celem jest zbadanie potencjału modeli uczenia maszynowego, poprzez zastosowanie warstw LSTM, w identyfikacji i klasyfikacji niedozwolonych klauzul, przyczyniając się tym samym do rozwoju dziedziny prawa i uczenia maszynowego. Badanie obejmuje wykorzystanie modeli opartych na LSTM oraz CNN w celu skutecznej klasyfikacji klauzul umownych.
Wyniki wskazują na potencjał w wykorzystaniu sieci LSTM do klasyfikacji klauzul abuzywnych. Modele wykazują zdolność dokładnej klasyfikacji klauzul na niedozwolone lub dozwolone. Jednak konieczne są dalsze ulepszenia w celu zwiększenia precyzji i efektywności.
To badanie stanowi podstawę dla przyszłych badań nad klasyfikacją i analizą niedozwolonych klauzul w umowach. Istnieje kilka obszarów do poprawy, w tym doskonalenie modeli, walidacja wyników na większych zbiorach danych, badanie interpretowalności modeli oraz badanie innych rodzajów umów i jurysdykcji prawnych.
Konsekwencje tego badania mają potencjał wpłynąć na praktykę prawniczą i mogą przyczynić się do bardziej efektywnej analizy umów i ochrony interesów stron. Wykorzystanie zaawansowanych technik uczenia maszynowego może ułatwić automatyzację identyfikacji nieuczciwych klauzul, zwłaszcza przy analizie dużych ilości umów. Ponadto, wyniki mogą mieć zastosowanie poza dziedziną prawa, znaleźć zastosowanie w zarządzaniu umowami w biznesie lub ocenie warunków w umowach finansowych. Zastosowanie zaawansowanych modeli do automatycznego wykrywania nieuczciwych klauzul może przynieść korzyści, takie jak poprawa procesów podejmowania decyzji, zmniejszenie ryzyka dla konsumentów i poprawa jakości umów, co może się przełożyć na wzrost potencjału społecznego.
This research study focuses on the analysis of abusive clauses in contracts through the application of advanced neural network techniques. The objective is to explore the potential of machine learning models implementing an LSTM layer in identifying and classifying abusive clauses, thereby contributing to the field s of law and machine learning. The study involves the use of LSTM and CNN-based models for effective classification of contract clauses.
The findings indicate promising results in utilizing neural networks for the analysis of abusive clauses. The models demonstrate the ability to accurately classify clauses as abusive or non-abusive. However, further improvements are necessary to enhance precision and efficiency.
This study serves as a foundation for future research on the analysis of abusive clauses in contracts. There are several avenues for improvement, including refining the models, validating results on larger datasets, exploring model interpretability, and investigating other types of contracts and legal jurisdictions.
The implications of this research have the potential to impact legal practice and contribute to more efficient contract analysis and protection of parties’ interests. Implementing advanced machine learning techniques can facilitate the automation of abusive clause identification, particularly when dealing with large volumes of contracts. Moreover, the findings can extend beyond the legal domain, finding applications in contract management in business or assessing terms in financial agreements. Applying advanced models for automated detection of abusive clauses an bring benefits such as improving decision-making processes, reducing risk for consumers, and enhancing the quality of agreements, which can translate into an increase in societal potential.
