PNA heeft een uitgebreid onderzoek uitgevoerd naar de verantwoorde ondersteuning van juridische analyseclassificatie. Dit onderzoek richtte zich op het probleem van mogelijke fouten en tijdverlies bij het uitvoeren van handmatige taken binnen Wetsanalyse door de structuur van wetten te analyseren. Dit werd gedaan met behulp van het juridisch referentie model (JRM 2.0).
Op dit moment zijn we bezig met het implementeren van de JRM Annotatie assistent in de iKnow Cognitatie module van PNA, waarbij gebruikers tekst kunnen selecteren en suggesties krijgen over hoe deze kan worden geannoteerd. Daarnaast wordt er een waarschijnlijkheidsscore toegevoegd om aan te geven hoe zeker het model is over de geschiktheid van de annotatie.
Hoewel dit alles wordt aangedreven door kunstmatige intelligentie, houdt de gebruiker ten alle tijde de controle. Elke suggestie moet worden goedgekeurd. Gebruikers kunnen uiteraard ook wijzigingen aanbrengen in de suggestie, op basis van hun kennis van het specifieke domein. Tot slot kunnen ze de suggestie afwijzen als deze niet geschikt wordt bevonden.
Het systeem onthoudt deze keuzes en verzamelt deze als trainingsdata voor toekomstige gevallen, wat leidt tot verdere verbetering van het model en daarmee een steeds efficiëntere besteding van de gebruiker zijn of haar tijd.
De inspanningen tot zover hebben geresulteerd in een goedwerkende assistent die op intelligente wijze kennismodelleurs en juridische analyseprofessionals kan ondersteunen. De JRM annotatie assistent helpt hen door de gegevensverzameling te verbeteren, hergebruik van kennis mogelijk te maken en hogere productiviteit te bevorderen. De voortzetting van dit werk zal in de toekomst alleen maar betere resultaten opleveren, waardoor deze voordelen in de dagelijkse praktijk nog verder zullen toenemen.