20.500.12556/RUL-179012 Towards contradiction detection in legal texts corpus preparation and contradiction extraction Zaznava protislovij v pravnih besedilih This paper lays the foundation for using Large Language Models (LLMs) in the Slovenian legal domain. We address data scarcity in low-resource languages by constructing the largest publicly available Slovene Legal Corpus, spanning over one billion tokens from legislative, judicial, and governmental texts. We introduce PravniBERT, a domain-specific Slovene legal language model, and evaluate it on contradiction-based legal article retrieval, achieving 83.6% ac-curacy@3. Our results demonstrate the feasibility of applying LLMs to complex legal reasoning in under-resourced settings and highlight the potential for transparent, domain-adapted legal AI in Slovenia. Prispevek obravnava izzive in pristope k zaznavanju protislovij v pravnih besedilih v slovenskem jeziku. Protislovja v zakonodaji in sodni praksi predstavljajo resen problem za pravno varnost, konsistentnost in interpretacijo prava. Vzpostavitev sistema, ki bi avtomatsko prepoznaval vsebinska neskladja, zato predstavlja pomemben korak k učinkovitejši pravni analizi in razvoju naprednih pravnih informacijskih sistemov in kvalitetnejši pravni nomotehniki. V ta namen pripravimo največji javno dostopen korpus slovenskega pravnega jezika, ki obsega več kot 1 milijardo besednih enot. Korpus zajema slovensko zakonodajo, odločbe Ustavnega sodišča RS in vse javno dostopne odločbe rednih sodišč, ter nekatere druge pravne akte objavljene v Uradnem listu Republike Slovenije (od osamosvojitve RS dalje), pridobljene iz javnih virov z uporabo programskih vmesnikov (API-jev) in spletnih pajkov. Korpus je skrbno očiščen, strukturiran in vsebuje metapodatke, kar omogoča uporabo pri različnih nalogah s področja obdelave naravnega jezika. Na osnovi korpusa smo pripravili model PravniBERT, na podlagi arhitekture ModernBERT, ki je optimizirana za dolge zapise. Model smo evalvirali z nalogo iskanja člena, ki je danemu tekstu vsebinsko protisloven. Naš model je pri nalogi iskanja ustreznih členov dosegel natančnost 83,6 % pri najboljših treh rezultatih (accuracy@3). Nadaljnje delo vključuje dodaten razvoj modela, razširitev korpusa in priprava ročno anotiranih učnih podatkov na širšem naboru zakonikov. Prispevek tako ponuja metodološke in tehnične temelje za nadaljnji razvoj sistemov za avtomatsko zaznavanje kontradikcij v pravnem jeziku. Predstavlja tudi pomemben prispevek k razvoju jezikovnih virov in umetne inteligence v slovenskem pravnem prostoru. legal NLP Slovene Legal Corpus contradiction detection large language models pravni NLP zaznava protislovij veliki jezikovni modeli true false true Angleški jezik Slovenski jezik Članek v reviji 2026-02-03 09:33:17 2026-02-03 09:33:18 2026-03-06 08:56:38 0000-00-00 00:00:00 2025 0 0 str. 179-209 št. 2 Letn. 13 2025 0000-00-00 Zaloznikova Objavljeno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 004.89:81'322.2:34 2335-2736 10.4312/slo2.0.2025.2.179-209 266721539 RAZ_Malensek_Miha_2025.pdf RAZ_Malensek_Miha_2025.pdf 1 21A31BF51923D233E16A88CCA9B10C12 20c9a24a817a17025d116c5d29c0ab508593b81369d9ecfb9922ac9f4ad9949c 412438e8-00dc-11f1-a1ba-0050569b8976 https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?lang=slv&id=227079 https://journals.uni-lj.si/slovenscina2/article/view/22317 1 eb68397b-00da-11f1-a1ba-0050569b8976 https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?lang=slv&id=227078 Fakulteta za računalništvo in informatiko Filozofska fakulteta Slovenščina 2.0 0 0 0