Annotazione automatica dei riferimenti giuridici (Allegationes) nella Glossa Ordinaria al Liber Extra
DOI:
https://doi.org/10.60923/issn.2532-8816/22163Parole chiave:
Riferimenti Giuridici, Allegationes, Estrazione di Informazioni, Conditional Random Fields, Dati, IRCDL2025Abstract
Lo studio dei corpora normativi del passato è un'attività fondamentale nei campi degli Studi Religiosi e della Storia del Diritto. Lo sviluppo di strumenti software intelligenti che supportino questa attività è di importanza cruciale per sostenere la trasformazione digitale della comunità. Presentiamo un’attività interdisciplinare che ha portato a un'accurata annotazione automatica dei riferimenti giuridici nella Glossa Ordinaria del Liber Extra. Da queste annotazioni è stato derivato un indice dei riferimenti giuridici, che ha reso possibile la creazione di nuovi strumenti di navigazione e analisi dei dati. Il contributo di questo lavoro è duplice: da un lato, l’indice stesso rappresenta una risorsa di grande valore per la disciplina; dall’altro, descriviamo nel dettaglio il processo che ha portato alla sua realizzazione, dimostrando che un risultato efficace può essere ottenuto anche da un piccolo team con risorse limitate. Sia l’indice sia il codice sono resi pubblicamente disponibili.
Riferimenti bibliografici
[1] Bamman, D., and P. J. Burns. 2020. “Latin BERT: A Contextual Language Model for Classical Philology.” arXiv preprint arXiv:2009.10053.
[2] Barzaghi, S., Palmirani, M., & Peroni, S. (2020). Development of an ontology for modelling medieval manuscripts: the case of Progetto IRNERIO. Umanistica Digitale, 4(9), 117–140. https://doi.org/10.6092/issn.2532-8816/11187
[3] Boschetti, F., Bambaci, L., Del Grosso, A. M., Mugelli, G., Khan, A. F., Bellandi, A., & Taddei, A. (2023). Collaborative and Multidisciplinary Annotations of Ancient Texts: The Euporia System. The Ancient World Goes Digital, 6, 172-223.
[4] Bellomo, M. 1995. The Common Legal Past of Europe, 1000–1800.
[5] Bernard of Parma. 1582. Glossa Ordinaria to Decretals Gregory IX. In Decretales D. Gregorii Papae IX. suae integritati una cum glossis restitutae. Cum privilegio Gregorii XIII. Pont. Max. et aliorum Principum. Roma: In Aedibus Populi Romani.
[6] Gius, E., Meister, J. C., Meister, M., Petris, M., Gerstorfer, D., Akazawa, M., & Messner, S. (2025). CATMA (7.2.0). Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.1470118
[7] Conte, E. 2021. “The Centre and the Margins of the Jungle of Glossed Manuscripts.” Rivista Internazionale di Diritto Comune: 55–73.
[8] Decretales D. Gregorii Papae IX. 1582. Suae Integritati Una Cum Glossis Restitutae. Cum Privilegio Gregorii XIII. Pont. Max. et aliorum Principum. 1582. Roma: In Aedibus Populi Romani. Accessed 2024. https://digital.library.ucla.edu/catalog/ark:/21198/zz0014rx7w?cv=35.
[9] Devlin, J., M.-W. Chang, K. Lee, and K. Toutanova. 2019. “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding.” In Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, Volume 1 (Long and Short Papers), edited by J. Burstein, C. Doran, and T. Solorio, 4171–4186. Minneapolis: Association for Computational Linguistics. https://aclanthology.org/N19-1423. doi:10.18653/v1/N19-1423.
[10] Dolezalek, G. 2021. "Glosses and the Juridical Genre Apparatus glossarum in the Middle Ages." Rivista Internazionale di Diritto Comune 32: 9-54.
[11] Esuli, A., and F. Sebastiani. 2010. “Evaluating Information Extraction.” In International Conference of the Cross-Language Evaluation Forum for European Languages, 100–111. Springer.
[12] Esuli, A., and G. Puccetti. 2024. “A Machine Learning Pipeline to Automatically Annotate Legal References (Allegationes) in the Liber Extra’s Ordinary Gloss.” https://github.com/aesuli/CIC_annotation. doi:10.5281/zenodo.14381817.
[13] Esuli, A., V. R. Imperia, and G. Puccetti. 2025. “Automatic Annotation of the Legal References in the LiberExtra’s Ordinary Gloss (Version 2.0) [Data set].” doi:10.5281/zenodo.17953666.
[14] Hespanha, A. M. 2008. “Form and Content in Early Modern Legal Books.” Rechtsgeschichte-Legal History 12: 12–50.
[15] Kantorowicz, H. U. 1935. “Die Allegationen im Späteren Mittelalter.” Archiv für Urkundenforschung: 15–29.
[16] Klie, J.-C., M. Bugert, B. Boullosa, R. E. de Castilho, and I. Gurevych. 2018. “The INCEpTION Platform: Machine-Assisted and Knowledge-Oriented Interactive Annotation.” In Proceedings of the 27th International Conference on Computational Linguistics: System Demonstrations, 5–9. Association for Computational Linguistics. http://tubiblio.ulb.tu-darmstadt.de/106270/.
[17] Yi Luan, Dave Wadden, Luheng He, Amy Shah, Mari Ostendorf, and Hannaneh Hajishirzi. 2019. A general framework for information extraction using dynamic span graphs. In Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, Volume 1 (Long and Short Papers), pages 3036–3046, Minneapolis, Minnesota. Association for Computational Linguistics.
[18] García-Menéndez, Á., Labra-Gayo, J. E., & Gayo-Avello, D. (2024). Unlocking Historical Knowledge: A Semantic Web Approach to Medieval Notarial Document Analysis. CEUR Workshop Proceedings, 3967.
[19] Menzinger, S. 2017. “Reflections on the Connection between Author and Text in Medieval Juridical Production.” Historia et Ius 11.
[20] Menzinger, S. 2019. “The Past, the Others, Himself: The Open Dialogue of a Medieval Legal Author with His Text.” S. Boodts, P. De Leemans, S. Schorn (eds.), Sicut dicit: editing ancient and medieval commentaries on authoritative texts, Turnhout, Brepols, 2019, pp. 273-299.
[21] Menzinger, S. 2022. “Interazione tra Testo e ‘Citazione’ nella Dottrina Giuridica Civilistica: Secoli XII e XIII.” In Juristische Glossierungstechniken als Mittel Rechtswissenschaftlicher Rationalisierungen, 15–26. Erich Schmidt Verlag.
[22] Aldrian Obaja Muis and Wei Lu. 2016. Learning to Recognize Discontiguous Entities. In Proceedings of the 2016 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pages 75–84, Austin, Texas. Association for Computational Linguistics.
[23] Pennington, K. 2012. “Corpus iuris canonici.” In Diccionario General de Derecho Canónico, edited by J. Otaduy, A. Viana, and J. S. Rueda, 757–765. Thomson Reuters Aranzadi.
[24] Quaglioni, D. 2019. “Licet Allegare Poetas: Formanti Letterari del Diritto fra Medioevo ed Età Moderna.” in F. Meier, E. Zanin, Poesia e diritto nel Due e Trecento italiano, Ravenna, Longo Editore, 2019, pp. 209-220.
[25] Ratinov, L., and D. Roth. 2009. “Design Challenges and Misconceptions in Named Entity Recognition.” In Proceedings of the Thirteenth Conference on Computational Natural Language Learning (CoNLL-2009), 147–155.
[26] Reno, E. 2024. The Digital Decretals. Accessed November 1, 2024. https://www.digitaldecretals.com/.
[27] Sanderson, R., Ciccarese, P., & Van de Sompel, H. (2017). Web Annotation Data Model (W3C Recommendation). World Wide Web Consortium. https://www.w3.org/TR/annotation-model/
[28] Speciale, G. 2001. “Apparatus: Ipertesto Vivo e Aperto.” Ius Commune. Zeitschrift für Europäische Rechtsgeschichte 28: 47–59.
[29] Sutton, C., and A. McCallum. 2012. “An Introduction to Conditional Random Fields.” Foundations and Trends in Machine Learning 4: 267–373.
[30] TEI Consortium. (2025). TEI P5: Guidelines for Electronic Text Encoding and Interchange (version P5 4.10.2). The TEI Consortium. https://www.tei-c.org/release/doc/tei-p5-doc/en/html/index.html
[31] Vaswani, A. 2017. “Attention Is All You Need.” In Advances in Neural Information Processing Systems.
[32] Yu Wang, Hanghang Tong, Ziye Zhu, and Yun Li. 2022. Nested Named Entity Recognition: A Survey. ACM Trans. Knowl. Discov. Data 16, 6, Article 108 (December 2022), 29 pages. https://doi.org/10.1145/3522593
[33] Weimar, P. 1967. “Argumenta Brocardica.” Studia Gratiana 14: 89–123.
[34] Wolf, T., L. Debut, V. Sanh, J. Chaumond, C. Delangue, A. Moi, P. Cistac, T. Rault, R. Louf, and M. Fun-Towicz. 2020. “Transformers: State-of-the-Art Natural Language Processing.” In Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing: System Demonstrations, 38–45.
[35] Radford, A., J. Wu, R. Child, D. Luan, D. Amodei, I. Sutskever, et al. 2019. “Language Models Are Unsupervised Multitask Learners.” OpenAI Blog 1: 9.
Downloads
Pubblicato
Come citare
Fascicolo
Sezione
Licenza
Copyright (c) 2026 Andrea Esuli, Vincenzo Roberto Imperia, Giovanni Puccetti
Questo lavoro è fornito con la licenza Creative Commons Attribuzione 4.0 Internazionale.
