IIT-Kharagpur研究人员已经进化出一种人工智能辅助的方法来解读法律判决，这种方法不仅可以分辨哪些法律被违反，而且在这个过程中有助于最大限度地降低法律成本。
一流工程学院计算机科学与工程系的一组研究人员使用了一种新的方法，使用一种更进化的技术来自动阅读法律文件。“我们正在努力建立一个人工智能系统，它可以指导普通人在特定情况下哪些法律被违反，或者如果将某一特定情况诉诸法院有可取之处，从而将法律成本降到最低，”正在领导一个研究团队的计算机科学与工程系教授Saptarshi Ghosh表示。而不是通常的“条件随机字段”，使用手工制作的特征来训练机器，他们使用了两个深度神经模型来理解句子在法律案例判决中的修辞作用。自动理解句子在法律案件判决中的作用是很重要的，因为它可以帮助几个下游任务，如总结法律判决，法律搜索，判例法分析和其他功能。戈什说：“对于印度这样一个使用普通法体系的国家来说，它将法律先例理论置于成文法之上，而且法律文件往往是以非结构化的方式书写的，AI能够带来的差别是惊人的。在全球范围内，美国、英国、日本、新加坡和澳大利亚等国正被用来进行法律研究，在诉讼期间审查文件和进行尽职调查，分析合同以确定它们是否符合预先确定的标准，甚至预测结果。然而，大赦国际尚未充分渗透印度的法律领域。在印度最高法院作出50项判决后，该小组首先使用多名人类注释者（拉吉夫·甘地知识产权法学院的三名高级法律学生）对句子进行标记，对人类指定的标签进行广泛分析，然后开发高质量的黄金标准语料库来训练机器来执行任务。以前试图自动识别法律文件中句子的修辞作用的尝试依赖于手工制作的特征，如指示特定修辞作用的语言提示短语。这些特征取决于获得昂贵的法律专家知识。此外，这些特征往往是在考虑到一个特定领域的情况下开发的。由IIT Kharagpur团队使用的神经方法自动学习特征，给定足够的数据量，并且可以跨域使用。戈什的团队由他的学生帕赫利·巴塔查里亚（Paheli Bhat tacharya）和寿纳克·保罗（Shounak Paul）以及来自浦那（Pune）和英国的塔塔研究开发和设计中心（Tata Research Development and Design Centre）的研究人员组成。研究人员正在使用网络和文本分析来理解两个法律文件是否相似。戈什说，鉴于IIT Kharagpur有自己的法学院，因此它独特地适合在这些方面开展研究。