hoe leert Legal Momo juridisch jargon begrijpen?

Juristen staan erom bekend dat ze in hun eigen “taal” spreken. Latijnse termen, afkortingen, lange zinnen – voor buitenstaanders is het soms abracadabra. Hoe krijgt een AI dat ooit onder de knie? Legal Momo en juridische taal: hoe leert een AI juridisch jargon begrijpen? is een kijkje in de keuken van onze slimme juridische AI. Spoiler: het vergt een hele specifieke aanpak. Een generieke AI heeft vaak moeite met juridisch jargon (“juridisch Chinees”, zoals ze zeggen). Legal Momo niet. Die hebben we van meet af aan grootgebracht met de taal van het recht, alsof je een kind tweetalig opvoedt. Hieronder leggen we uit hoe dat werkt.

De juridische taal training van Legal Momo

Legal Momo’s brein bestaat uit neurale taalmodellen (zoals Legal BERT) die we gevoed hebben met enorme hoeveelheden juridische teksten. Denk aan wetten, vonnissen, juridische handboeken, artikelen – alles. Door die domeinspecifieke training heeft de AI bepaalde dingen geleerd:

• Woordbetekenissen in context: Neem het woord “voorziening”. In normaal Nederlands denk je aan een faciliteit, maar juridisch kan het een voorlopige voorziening bij de rechtbank betekenen. Legal Momo kent die context. Het model leert namelijk door in teksten te zien welke woorden vaak samen voorkomen en in welke setting. Zo “weet” het dat na “voorlopige” meestal iets juridisch volgt en geen douche of toilet.
• Afkortingen en termen: De juridische wereld barst van de afkortingen (HR voor Hoge Raad, OVJ voor officier van justitie, art. voor artikel, etc.). Onze AI heeft door training geleerd dat “HR 2019” waarschijnlijk verwijst naar een arrest van de Hoge Raad uit 2019. Een generieke AI zou kunnen gokken dat het over Human Resources gaat – oeps! Legal Momo maakt die fout niet.
• Zinsstructuren ontleden: Juridische zinnen kunnen monsters zijn, met sub-subzinsdelen. Bijvoorbeeld: “Overwegende dat… verklaart het Hof… ten aanzien van… dat…”. Onze AI is getraind om zulke constructies op te breken en de kern te begrijpen. Het model kijkt niet alleen woord voor woord, maar snapt de grammaticale verbanden (dankzij die bidirectionele leestechniek). Hierdoor begrijpt Legal Momo zelfs complexe jurisprudentie.

Continu bijleren

Taal is levend, ook in het recht. Elk jaar komen er nieuwe uitspraken bij, nieuwe termen (denk aan dingen als “AVG-proof” of “legaltech” zelf). Legal Momo blijft bij:

• Voeding met actuele bronnen: We updaten de trainingsdata regelmatig met recente rechtspraak en regelgeving. Dus als morgen een nieuw belangrijk arrest een nieuwe term introduceert, zorgen we dat Legal Momo die ook leert.
• Feedback van gebruikers: Gebruikt Legal Momo een term onjuist of begrijpt hij je vraag niet? Dan kunnen wij dat zien en het model verder verbeteren. Zo hebben we ‘m bijvoorbeeld geleerd dat “cassatie” niks met een taart te maken heeft, maar met een Hoge Raad-procedure.
• Geen eigen interpretatie: Belangrijk om te noemen: Legal Momo begrijpt jargon in de zin dat hij tekst kan interpreteren en antwoorden kan formuleren, maar hij verzint geen eigen juridische definities. Alles is gebaseerd op hoe de termen in de bronnen gebruikt worden. Dat maakt het betrouwbaar. Een generieke AI gaat soms zelf aan het fantaseren; Legal Momo blijft met beide benen op de grond van de wet.

Conclusie

In Legal Momo en juridische taal: hoe leert een AI juridisch jargon begrijpen? hebben we gezien dat het recept neerkomt op de juiste training en voortdurende bijschaving. Door Legal Momo te voeden met het rijke juridisch taalcorpus en het model slim te fine-tunen, praat hij nu haast alsof hij een afgestudeerde jurist is. Dit is precies waarom Legal Momo beter presteert in juridische taken dan een algemene AI: hij spreekt de taal vloeiend.

Wil je met eigen ogen zien hoe goed hij juridisch jargon snapt? Meld je aan voor de demo van Legal Momo en test hem gerust met je lastigste vraag!