У меня ​есть​ шуточная теория, что если взять произвольный текст на естественном языке, с ростом его длины повышается вероятность извлечь из него ответ на ​любой​ интересующий читателя вопрос. Но как тогда определить достаточную длину такого текста?

Когда-то в книжке Гради Буча по объектно-ориентированному программированию я наткнулся на совет читать Фому Аквинского и учиться у него. Тогда не понял смысла. Теперь вижу много общего между современными подходами в NLP и схоластикой.

Теоретически словарь развитого языка может быть бесконечным за счет числительных, причем доля всех остальных частей речи окажется исчезающе малой. При этом в реальности получается наоборот.

Кажется, что скоро компьютеры начнут понимать юридические тексты лучше людей. Но благодаря Курту Геделю знаем, что любая формальная аксиоматическая система неполна. Есть ли выход?

Законодатели часто прибегают к определениям, пользуясь аналитическим и догматическим методами. Но смысл большинства терминов становится понятен только из контекста.

Мой основной вопрос состоит в следующни: можно ли путем эмпирического исследования структур, содержащихся в юридических текстах, приблизиться к пониманию и описанию структур права как такового.

Возможно, что эволюционируют не дискретные элементы права, а наоборот, вокруг точки, помещенной в центр определенной системы координат, постоянно и непрерывно меняется расположение окружающих ее элементов.

Изучаю векторное представление слов как один из путей сопоставления смыслов слов в разных языках. Результаты получилось весьма забавными.

Право должно быть понятным, непротиворечивым, стабильным, но это трудно достижимо на практике. Технологии обработки естественного языка в законотворческой деятельности могут повышению качества правовых норм согласно этим критериям.

Нормативные тексты, затрагивающие похожие области регулирования, должны быть ближе друг к другу, чем относящиеся к разным областям. Эту меру близости можно посчитать, ничего не зная конкретном содержании текстов.