La sommarizzazione delle sentenze tributarie di merito nel progetto PRODIGIT

Autori

DOI:

https://doi.org/10.6092/issn.1825-1927/19618

Parole chiave:

Diritto tributario, intelligenza artificiale, sommarizzazione astrattiva, sommarizzazione estrattiva, modelli linguistici di ampie dimensioni

Abstract

Nel presente contributo si illustra la sommarizzazione sperimentale delle sentenze tributarie condotta nell’ambito del progetto PRODIGIT. Dopo una breve introduzione sui concetti di sommarizzazione e massimazione, si presenta la metodologia adottata nel progetto, che include la sperimentazione e la valutazione comparativa di tecniche per la sommarizzazione estrattiva e astrattiva. Si descrivono quindi i risultati ottenuti con tali tecniche, soffermandosi sulla sommarizzazione astrattiva mediante modelli linguistici di ampie dimensioni (cd. “large language models”), la tecnica che ha dato i risultati migliori. Si presentano le diverse combinazioni di comandi sperimentate (prompt), e i relativi risultati. Dalla valutazione, da parte di esperti tributaristi, è emerso che i sommari più corretti e completi sono forniti dalla “sommarizzazione combinata”, che richiede la generazione autonoma dei diversi contenuti del sommario e la loro combinazione in un unico testo. Infine, si presenta l’uso dei sommari per funzioni di ricerca semantica.

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Pubblicato

2024-06-10

Come citare

Pisano, G., Fidelangeli, A., Galli, F., Loreggia, A., Rovatti, R., Santin, P. e Sartor, G. (2024) «La sommarizzazione delle sentenze tributarie di merito nel progetto PRODIGIT», i-lex. Bologna, Italy, 17(1), pagg. 1–26. doi: 10.6092/issn.1825-1927/19618.

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Sezione

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