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  • John Snow Labs
  • Aug 09, 2022

Human Rights Articles Classification

  • es
  • legal
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  • en
  • licensed

Description

This model is a Roberta-based Legal Sequence Classifier NLP model to label texts about Human Rights in Spanish as one of the following categories:

  • Artículo 1. Obligación de Respetar los Derechos
  • Artículo 2. Deber de Adoptar Disposiciones de Derecho Interno
  • Artículo 3. Derecho al Reconocimiento de la Personalidad Jurídica
  • Artículo 4. Derecho a la Vida
  • Artículo 5. Derecho a la Integridad Personal
  • Artículo 6. Prohibición de la Esclavitud y Servidumbre
  • Artículo 7. Derecho a la Libertad Personal
  • Artículo 8. Garantías Judiciales
  • Artículo 9. Principio de Legalidad y de Retroactividad
  • Artículo 11. Protección de la Honra y de la Dignidad
  • Artículo 12. Libertad de Conciencia y de Religión
  • Artículo 13. Libertad de Pensamiento y de Expresión
  • Artículo 14. Derecho de Rectificación o Respuesta
  • Artículo 15. Derecho de Reunión
  • Artículo 16. Libertad de Asociación
  • Artículo 17. Protección a la Familia
  • Artículo 18. Derecho al Nombre
  • Artículo 19. Derechos del Niño
  • Artículo 20. Derecho a la Nacionalidad
  • Artículo 22. Derecho de Circulación y de Residencia
  • Artículo 23. Derechos Políticos
  • Artículo 24. Igualdad ante la Ley
  • Artículo 25. Protección Judicial
  • Artículo 26. Desarrollo Progresivo
  • Artículo 27. Suspensión de Garantías
  • Artículo 28. Cláusula Federal, Artículo 21. Derecho a la Propiedad Privada
  • Artículo_29_Normas_de_Interpretación
  • Artículo 30. Alcance de las Restricciones
  • Artículo 63.1 Reparaciones

This model was originally trained with 6089 legal texts (see the original work here about the American Convention of Human Rights. It has been finetuned with the International Convention of Human Rights and other similar documents (as, for example, https://www.ohchr.org/sites/default/files/UDHR/Documents/UDHR_Translations/spn.pdf).

Predicted Entities

Artículo 1. Obligación de Respetar los Derechos, Artículo 2. Deber de Adoptar Disposiciones de Derecho Interno, Artículo 3. Derecho al Reconocimiento de la Personalidad Jurídica, Artículo 4. Derecho a la Vida, Artículo 5. Derecho a la Integridad Personal, Artículo 6. Prohibición de la Esclavitud y Servidumbre, Artículo 7. Derecho a la Libertad Personal, Artículo 8. Garantías Judiciales, Artículo 9. Principio de Legalidad y de Retroactividad, Artículo 11. Protección de la Honra y de la Dignidad, Artículo 12. Libertad de Conciencia y de Religión, Artículo 13. Libertad de Pensamiento y de Expresión, Artículo 14. Derecho de Rectificación o Respuesta, Artículo 15. Derecho de Reunión, Artículo 16. Libertad de Asociación, Artículo 17. Protección a la Familia, Artículo 18. Derecho al Nombre, Artículo 19. Derechos del Niño, Artículo 20. Derecho a la Nacionalidad, Artículo 22. Derecho de Circulación y de Residencia, Artículo 23. Derechos Políticos, Artículo 24. Igualdad ante la Ley, Artículo 25. Protección Judicial, Artículo 26. Desarrollo Progresivo, Artículo 27. Suspensión de Garantías, Artículo 28. Cláusula Federal, Artículo 21. Derecho a la Propiedad Privada, Artículo 29. Normas de Interpretación, Artículo 30. Alcance de las Restricciones, Artículo 63.1 Reparaciones

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How to use

documentAssembler = nlp.DocumentAssembler() \
       .setInputCol("text") \
       .setOutputCol("document")

sentenceDetector = nlp.SentenceDetectorDLModel.pretrained("sentence_detector_dl", "xx")\
       .setInputCols(["document"])\
       .setOutputCol("sentence")

tokenizer = nlp.Tokenizer() \
    .setInputCols("sentence") \
    .setOutputCol("token")

tokenClassifier = nlp.RoBertaForSequenceClassification.pretrained("legclf_human_rights","en", "legal/models") \
    .setInputCols(["sentence", "token"]) \
    .setOutputCol("class")

pipeline = nlp.Pipeline(stages=[documentAssembler, sentenceDetector, tokenizer, tokenClassifier])

text = """Todos los seres humanos nacen libres e iguales en dignidad y derechos y, dotados como están de razón y conciencia, deben comportarse fraternalmente los unos con los otros."""

data = spark.createDataFrame([[text]]).toDF("text")

result = pipeline.fit(data).transform(data)

Results

+--------------------+-------------------------------------------------+
|                text|                                           result|
+--------------------+-------------------------------------------------+
|Todos los seres h...|[Artículo 1. Obligación de Respetar los Derechos]|
+--------------------+-------------------------------------------------+

Model Information

Model Name: legclf_human_rights
Compatibility: Legal NLP 1.0.0+
License: Licensed
Edition: Official
Input Labels: [document, token]
Output Labels: [class]
Language: en
Size: 466.6 MB
Case sensitive: true
Max sentence length: 128

References

This model was originally trained on 6089 legal texts (see the original work here about the American Convention of Human Rights. It has been finetuned with the International Convention of Human Rights and other similar documents (as, for example, https://www.ohchr.org/sites/default/files/UDHR/Documents/UDHR_Translations/spn.pdf).

Benchmarking

label             precision  recall    f1-score    support
accuracy             -          -      0.91        98
macro-avg         0.92       0.91      0.91        98
weighted-avg      0.92       0.90      0.91        98