شهدت الدراسات القانونية في العصور الوسطى تحولاً جذريًا بفضل تقدم الذكاء الاصطناعي، حيث تمكن فريق من الباحثين من بناء مجموعة بيانات تضم 4029 سطرًا من النصوص القانونية عبر 193 قضية جنائية ومدنية قديمة. هذه النصوص، التي كُتبت بلغة لاتينية مختصرة وصعبة القراءة، تُعتبر جزءًا من أقدم وأوسع نظام قانوني في العالم.

ولتسهيل قراءة هذه السجلات، قام الباحثون بتدريب أنظمة الشبكات العصبية (neural networks) لتقسيم الأسطر والتعرف على الكتابة اليدوية، محققين نسبة دقة تصل إلى 79% على الرغم من حجم مجموعة البيانات الصغيرة. لكن الجوانب المثيرة حقًا هي عندما تم تحسين النتائج باستخدام نماذج لغوية إضافية، حيث ارتفعت نسبة الدقة إلى 82% بفضل إضافة نموذج n-gram، ومع تصحيح الأخطاء بواسطة أداة Gemini Pro 3، سجلوا دقة تصل إلى 88%!

تمت مقارنة هذه التقنيات أيضًا بنموذج TrOCR، والذي يمثل بنية قائمة على الـ transformer. وعلى الرغم من أن TrOCR أظهر قدرة مماثلة في دقة الكلمات، إلا أن دقة الأحرف كانت أقل بسبب ميله للتخمين، مما يمكن أن يصعب على البشر استنتاج القراءة الصحيحة.

والجدير بالذكر، أن هذه التقنية تم دمجها في بوابة ويب (glyphmachina.com)، مما يتيح للباحثين وطلاب القانون دراسة التراث القانوني الإنجليزي بشكل أسهل وأكثر تفاعلية. هذا المشروع يمثل خطوة مهمة في democratizing المعرفة القانونية القديمة، ويفتح الأبواب أمام الأجيال القادمة لاكتشاف عالم القانون التاريخي بأسلوب حديث.