kèo nhà cái kết quả trực tuyến Kevin D. Ashley

Sách

• nhân tạoPhân tích thông minh và pháp lý: Các công cụ mới để thực hành pháp kèo nhà cái kết quả trực tuyến trong thời đại kỹ thuật số, Kevin D. Ashley, Nhà xuất bản Đại học Cambridge (2017).
• Hệ thống thông tin và kiến thức pháp lý, Jurix 2013: Hội nghị thường niên lần thứ hai mươi sáu. Kevin D. Ashley (chủ biên) Báo chí iOS. Amsterdam (2013).
• Aleven, V., Ashley, K., Lynch, C., & Pinkwart, N. (Eds.), Thủ tục tố tụng của Hội thảo về các hệ thống dạy kèm thông minh cho các lĩnh vực không xác định tại Hội nghị quốc tế lần thứ 9 về các hệ thống dạy kèm thông minh. (2008). Montreal, Canada. 
• Kevin D. Ashley, M. Ikeda & T-W Chan (Eds.), Hệ thống dạy kèm thông minh. Kỷ yếu từ Hội nghị quốc tế lần thứ 8, Đài Loan năm 2006 (Springer tháng 6 năm 2006).
• Kevin D. Ashley & D. G. Bridge (Eds.), Nghiên cứu và phát triển lý luận dựa trên trường hợp. Kỷ yếu từ Hội nghị quốc tế lần thứ 5 về lý luận dựa trên trường hợp (Springer 2003).

Các vấn đề đặc biệt

• Tạp chí nghiên cứu viết, Vấn đề đặc biệt có tựa đề là thiết kế lại các tương tác đánh giá ngang hàng bằng cách sử dụng các công cụ máy tính.
• Tạp chí quốc tế về trí tuệ nhân tạo trong giáo dục, Vấn đề đặc biệt trên các ứng dụng AIED cho các miền không xác định. Pinkwart, N., Lynch, C., Ashley, K. D., & Aleven, V. (Eds.) Tập. 19, Số 3 & 4 (2010).
• Tạp chí Trí tuệ nhân tạo và kèo nhà cái kết quả trực tuyến, Vấn đề đặc biệt về khám phá điện tử. Ashley, K., Nam tước, J., và Conrad, J. (Eds.) Tập. 18, số 3 (2010).

Chương sách
 

• Thông tin khai thác từ các văn bản theo kèo nhà cái kết quả trực tuyến định: Một nghiên cứu trường hợp, Ashley KD (2021) trong: Katz D, Dolin R và Bommarito M, biên tập viên.Tin học pháp lý. Nhà xuất bản Đại học Cambridge: Cambridge, UK.
• Tin học pháp lý và Cisg Tiết Ashley, K. In (F. Lachmayer, M. Pavčnik, E. Schweighofer, Eds.) Festschrift cho Hajime Yoshino. Quốc tế Rechtsinformatik Hội nghị (2019).
• Thông tin khai thác từ các văn bản theo kèo nhà cái kết quả trực tuyến định: Một nghiên cứu trường hợp, Ashley KD (xuất hiện) trong: Bommarito M, Dolin R và Katz D, biên tập viên. Tin học pháp lý. (2019 sắp tới) Nhà xuất bản Đại học Cambridge: Cambridge, UK.
• “Precedent and Analogy” Ashley KD (2018) In: Bongiovanni G, Postema G, Rotolo A, Sartor G, Valentini C, and Walton D, editors.Sổ tay lý luận và lập luận pháp lý. Springer: Heidelberg.
• Đánh giá việc sử dụng các giá trị trong 'một mô hình lý luận pháp lý với các trường hợp kết hợp các lý thuyết và giá trị', Ashley KD (2013) trong:Từ đại diện kiến thức đến lập luận trong AI, kèo nhà cái kết quả trực tuyến và chính sách, một Festschrift để vinh danh Trevor Bench-Capon vào dịp sinh nhật lần thứ 60 của mình. P. 11-37 Ấn phẩm đại học: London.
• Một cuộc khảo sát về những điều không chắc chắn và hậu quả của chúng trong lập luận pháp lý xác suất, bởiĐối số Bayesian. trang 61-86. Springer. Dordrecht.
• "Các miền không xác định và công nghệ dạy kèm thích ứng", Lynch, C., Ashley, K.D., Pinkwart, N., & Aleven, V. (2012). Trong Durlach, P. & Lesgold, A. M (Eds.), Công nghệ thích ứng cho đào tạo và giáo dục. Nhà xuất bản Đại học Cambridge.
• Với Lynch, C.,Giải thích hướng dẫn trong lớp học hợp pháp: Các sinh viên có phải là sơ đồ đối số của chẩn đoán lý luận giả thuyết không ?,Trong Stein, M.K., & Kucan, L. (Eds.) Giải thích hướng dẫn trong các ngành học New York: Springer, 2010.
• Phương pháp lý luận dựa trên trường hợp: Bản thể học cho đối số pháp lý tương tự,in Approaches to Legal Ontologies, M. Sartor, P. Casanovas, M. Biasotti, and M. Barrera, eds., New York: Springer, 2011.

Bài viết

• Làm thế nào để cải thiện sức mạnh giải thích của một cuốn sách giáo khoa thông minh: Một nghiên cứu trường hợp trong văn bản pháp lý. Sovrano, F., Ashley, K., Brusilovsky, P. L., & Vitali, F. (2024)Tạp chí quốc tế về trí tuệ nhân tạo trong giáo dục, 1-35.
• Phân tích pháp lý theo kinh nghiệm đơn giản hóa: Giảm độ phức tạp thông qua việc xác định và đánh giá tự động các yếu tố liên quan về mặt pháp lý. Grey, Morgan A., Jaromir Savelka, Wesley M. Oliver và Kevin D. Ashley.Giao dịch triết học của Hiệp hội Hoàng gia A382, không. 2270 (2024): 20230155.
• Thêm lập luận về đánh giá của con người về việc tóm tắt trừu tượng tài liệu dài: Một nghiên cứu trường hợp về ý kiến pháp lý. Elaraby, Mohamed, Huihui Xu, Morgan Gray, Kevin D. Ashley và Diane Litman. TRONGProceedings of the Fourth Workshop on Human Evaluation of NLP Systems (HumEval)@ LREC-COLING 2024, trang 28-35. 2024.
•  “Khi nào) các ứng dụng hợp pháp có thể đọc như luật sư không?” K. Ashley, Đại học California tại trực tiếp kèo nhà cái Los Angeles, Los Angeles, CA. (Trong quá trình).
• Nhận dạng tự động và phân tích thực nghiệm về các yếu tố liên quan về mặt pháp lý. Grey, M., Savelka, J., Oliver, W., & Ashley, K. (2023, tháng 6). TRONGThủ tục tố tụng của Hội nghị quốc tế thứ mười chín về Trí tuệ nhân tạo và kèo nhà cái kết quả trực tuyến(trang 101-110).
• Hiệu quả không hợp lý của các mô hình ngôn ngữ lớn trong chú thích ngữ nghĩa không có ảnh của các văn bản pháp lý. Savelka, J., & Ashley, K. D. (2023). Biên giới trong trí tuệ nhân tạo, 6.
• Có thể GPT có thể giảm bớt gánh nặng chú thích không? Grey, M., Savelka, J., Oliver, W., & Ashley, K. (2023). TRONGHệ thống thông tin và kiến thức pháp lý(trang 157-166). IOS Press.
• Phân tích hỗ trợ GPT-4 có thể phân tích dữ liệu văn bản trong các nhiệm vụ đòi hỏi chuyên môn về miền chuyên môn cao không? Savelka, J., Ashley, K. D., Gray, M. A., Westermann, H., & Xu, H. (2023).Kỷ yếu hội thảo thứ sáu về phân tích ngữ nghĩa tự động về thông tin trong văn bản pháp lý(Asail 2023), tháng 6, Braga, Bồ Đào Nha. Ceur-ws.orgARXIV PREPRINT ARXIV: 2306.13906.
• Tăng cường phân đoạn tranh luận để tóm tắt pháp lý.Xu, H., & Ashley, K. (2023)Kỷ yếu hội thảo thứ sáu về phân tích ngữ nghĩa tự động về thông tin trong văn bản pháp lý(Asail 2023), tháng 6, Braga, Bồ Đào Nha. CEUR-WS.ORG, ARXIV PREPRINT ARXIV: 2307.05081.
• Phương pháp trả lời câu hỏi để đánh giá các bản tóm tắt pháp lý. Xu, H. và Ashley, K. (2023)Hệ thống thông tin và kiến thức pháp lýTrang. 293-298 Báo chí iOS.
• Giải thích các khái niệm pháp lý với các mô hình ngôn ngữ lớn tăng cường (GPT-4). Savelka, J., Ashley, K. D., Gray, M. A., Westermann, H., & Xu, H. (2023).arxiv preprint arxiv: 2306.09525.
• Từ hướng tới loại bỏ ảo giác: AI giải thích dựa trên GPT cho sách giáo khoa và tài liệu thông minh. Sovrano, F., Ashley, K., & Bacchelli, A. (2023). TRONGKỷ yếu hội thảo CEUR, không. 3444, trang 54-65. CEUR-WS, 2023.
• kèo nhà cái kết quả trực tuyến tính toán phổ biến. Guitton, C., Tamò-Larrieux, A., Mayer, S., Ashley, K., Grabmair, M., Sartor, G., ... & Van Dijck, G. (2023)Điện toán lan tỏa của IEEE, 22(3), 48-51.
• Hồi Hướng tới tự động xác định các yếu tố liên quan về mặt pháp lý. Grey, M., Savelka, J., Oliver, W. và Ashley, K.Hệ thống thông tin và kiến thức pháp lý, Jurix 2022,Trang. 53-62. IOS Press. Saarbrücken.
• Khai thác tranh luận đa hình trong các văn bản pháp lý. Xu, H. và Ashley, K. inHệ thống thông tin và kiến thức pháp lý, Jurix 2022.Trang. 261-266. IOS Press.Saarbrücken.
• Hướng tới một hệ thống dạy kèm thông minh để khai thác tranh luận trong các văn bản pháp lý. Westermann, H., Šavelka, J., Walker, V.R., Ashley, K.D. và Benyekhlef, K., 2022. inHệ thống thông tin và kiến thức pháp lý(trang 133-142). IOS Press.
• "Về vai trò của việc xử lý các thuật ngữ trong quá khứ từ kèo nhà cái kết quả trực tuyến bằng văn bản trong lý luận pháp lý." Savelka, J. và K. D. Ashley.Phát triển mới về lý luận pháp lý và logic: Từ kèo nhà cái kết quả trực tuyến cổ đại đến các hệ thống pháp lý hiện đại(2022): 379-395.
• "` Alexa, viết một bản ghi nhớ: Lời hứa và thách thức của AI và văn bản pháp lý. " Phelps, T. và Ashley, K.Viết pháp lý: J. Viết pháp lý.26 (2022): 329.
• Triển vọng phân tích pháp lý: Một số cách tiếp cận để trích xuất nhiều ý nghĩa hơn từ các văn bản pháp lý
• Ashley, K.Đánh giá kèo nhà cái kết quả trực tuyến của Đại học Cincinnati90: 4 1207-1240 (2022).
• Một lược đồ chú thích để phát hiện sự thiên vị xã hội trong văn bản pháp lý. Gumusel, E., V. Malic, D. Donaldson, K. Ashley và X. Liu. TRONGHội nghị quốc tế về thông tin, 185-194. Springer, Cham, 2022.
• “Toward Summarizing Case Decisions via Extracting Argument Issues, Reasons, and Conclusions” H. Xu, J. Šavelka, and K. Ashley, Eighteenth International Conference on Artificial Intelligence and Law (ICAIL 2021), pp. 250-254.
• “Lex Rosetta: Transfer of Predictive Models Across Languages, Jurisdictions, and Legal Domains” Savelka, J. Westermann, H., Benyekhlef, K., Alexander, C., Grant, J., Amariles, D., El-Hamdani, R., Meeus, S., Troussel, A., Araszkiewicz, M., Ashley, K., Ashley, A., Branting, K., Falduti, M., Grabmair, M., Haravsta, J., Novotna, T., Tippett, E., Johnson, S. Eighteenth International Conference on Artificial Intelligence and Law (ICAIL 2021), pp. 164-173.
• "Khám phá các câu giải thích trong các quyết định trường hợp pháp lý bằng các mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước." J. Šavelka và K. Ashley. TRONGPhát hiện của Hiệp hội ngôn ngữ học tính toán: EMNLP 2021, trang 4273-4283, 2021.
• "Accounting for Sentence Position and Legal Domain Sentence Embedding in Learning to Classify Case Sentences" Xu, H., J. Savelka, and K. Ashley. In Legal Knowledge and Information Systems, pp. 33-42. IOS Press, 2021.
• Truy xuất thông tin pháp lý để hiểu các thuật ngữ theo kèo nhà cái kết quả trực tuyến định. Savelka, J. và Ashley, K. (2021)Trí tuệ nhân tạo và kèo nhà cái kết quả trực tuyến pháp.https: //doi.org/10.1007/S10506-021-09293-5. PP. 1-45.
• Một khóa học của trực tiếp kèo nhà cái về phân tích pháp lý ứng dụng và AI. Savelka, J., Grabmair, M. và Ashley, K. (2021)kèo nhà cái kết quả trực tuyến trong bối cảnh, 37 (1): 1-41.
• Sử dụng AI để phân tích yêu cầu bằng sáng chế không xác định. Alderucci, D., & Ashley, K. (2020).Lý thuyết IP, 9 (1), 2.
• Từ sử dụng khai thác đối số để tóm tắt văn bản pháp lý. H. Xu, J. Šavelka và K. Ashley (2020)Hệ thống thông tin và kiến thức pháp lý Jurix(2020): 184-193. IOS Press.
• Bản nhúng câu và tìm kiếm tương tự tốc độ cao cho chú thích hỗ trợ máy tính nhanh của các tài liệu pháp lý. H. Westermann, J. Šavelka, V. Walker, K. Ashley và K. Benyekhlef (2020)Kiến thức và hệ thống thông tin pháp lý Jurix(2020): 164-173. IOS Press.
• Học cách xếp hạng các câu để giải thích các thuật ngữ theo kèo nhà cái kết quả trực tuyến định. J. Savelka và K. Ashley (2020) Thủ tục tố tụng của Hội thảo năm 2020 về phân tích ngữ nghĩa tự động về thông tin trong văn bản pháp lý (ASAIL) CEUR-WS.ORG/VOL-2764/PAPER7.PDF.
• Cải thiện việc truy xuất câu từ kèo nhà cái kết quả trực tuyến án lệ để giải thích theo kèo nhà cái kết quả trực tuyến định. J. Savelka, H. Xu, & K. Ashley (2019) Hội nghị quốc tế thứ mười bảy về trí tuệ nhân tạo và kèo nhà cái kết quả trực tuyến pháp, ICAIL 2019. Trang 113-122. Montreal.
• Sử dụng các yếu tố để dự đoán và phân tích các quyết định của chủ nhà để tăng quyền truy cập vào công lý. H. Westermann, V. Walker, K. Ashley, & K. Benyekhlef (2019) Hội nghị quốc tế thứ mười bảy về trí tuệ nhân tạo và kèo nhà cái kết quả trực tuyến pháp, ICAIL 2019. Trang 133-142. Montreal.
• "Tóm tắt tự động các quyết định pháp lý bằng cách sử dụng mặt nạ lặp của các câu dự đoán. L. Zhong, Z. Zhong, Z. Zhao, S. Wang, K. Ashley và M. Grabmair. (2019) Hội nghị quốc tế thứ mười bảy về trí tuệ nhân tạo và kèo nhà cái kết quả trực tuyến pháp, ICAIL 2019. Trang 163-172. Montreal.
• Tạo ra các quy tắc tìm kiếm boolean để phân loại văn bản trong phạm vi pháp lý. Westermann, H., Savelka, J., Walker, V. R., Ashley, K. D., & Benyekhlef, K. (2019, tháng 12). TRONGHệ thống kiến thức và thông tin pháp lý: Jurix 2019: Hội nghị thường niên ba mươi giây(Tập 322, trang 123). IOS Press.
• Phân đoạn các quyết định của Tòa án Hoa Kỳ thành chức năng và phát hành các phần cụ thể, J. J. Savelka và K. Ashley (2018). Hội nghị quốc tế lần thứ 31 về Kiến thức và hệ thống thông tin pháp lý Jurix 2018. Trang. 111-120. Groningen, Neth.
• Từ sử dụng các mô hình không gian vector để xác định các yếu tố pháp lý từ văn bản. M. Falakmasir và K. Ashley (2017) Hội nghị quốc tế lần thứ 30 về kiến thức và hệ thống thông tin pháp lý. Jurix 2017. Tháng mười hai. Luxembourg.
• Đại lý phát hiện đề cập đến các quyết định của tòa án Hoa Kỳ. J. Savelka và K. Ashley (2017) Hội nghị quốc tế lần thứ 30 về kiến thức và hệ thống thông tin pháp lý. Jurix 2017.Trang. 39-48.tháng 12. Luxembourg.
• Sử dụng các trường ngẫu nhiên có điều kiện để phát hiện các loại nội dung chức năng khác nhau trong các quyết định của các tòa án Hoa Kỳ với ứng dụng ví dụ để phát hiện ranh giới câu. J. Savelka và K. Ashley, trong Kỷ yếu, Hội thảo thứ hai về Phát hiện, Khai thác và Phân tích Thông tin ngữ nghĩa tự động trong các văn bản pháp lý (Asail) tháng 6 năm 2017, London, UK.
• Phát hiện ranh giới câu trong các quyết định xét xử ở Hoa Kỳ. Savelka, J., Walker, V. R., Grabmair, M., & Ashley, K. D. (2017).Tính trạng Automatique des Langues, 58 (2), 21-45.
• Bằng chứng thực nghiệm về lợi ích sơ đồ trong khoa học viết. Barstow, B., Fazio, L, Schunn, C. và Ashley, K. (2017),Khoa học hướng dẫn, 45 (5), 537-556.
• Hồi Các tác động của các công cụ sơ đồ cụ thể do tên miền so với tên miền đối với việc viết. Barstow, B., Fazio, L., Lippman, J., Falakmasir, M., Schunn, C., và Ashley, K.Tạp chí quốc tế về trí tuệ nhân tạo trong giáo dục. doi: 10.1007/s40593-016-0130-z. Trang 1 bóng23 (2016).
• Phân tích mạng về kèo nhà cái kết quả trực tuyến nhà nước được mã hóa thủ công và triển vọng tự động hóa, Sweeney PM, Bjerke EF, Potter MA, Guclu H, Keane CR, Ashley KD, Grabmair M, HWA R (2014) trong Winkels, R; Lettieri, n; Faro, s (eds.)Phân tích mạng theo kèo nhà cái kết quả trực tuyến,COLLANA: Diritto Scienza Tecnologia/Công nghệ khoa học kèo nhà cái kết quả trực tuyến-Temi, 3, trang 53-78. Napoli: EDIZIONE ITALIANE.
• Đánh giá hình thành trong đánh giá ngang hàng, Goldin, I. và Ashley, K. D. (2012)Tạp chí nghiên cứu viết. 4 (2) trang 203-237. Vấn đề đặc biệt về thiết kế lại các tương tác đánh giá ngang hàng bằng các công cụ máy tính.
• Hiệu lực và độ tin cậy của một công cụ để đánh giá các phân tích trường hợp trong giáo dục đạo đức sinh học. (2015) Goldin, I., Pinkus, R., Ashley, K.Đạo đức Khoa học và Kỹ thuật. 21.3: 789-807.
• Kevin Ashley và I. Goldin,Đánh giá ngang hàng được hỗ trợ máy tính trong bối cảnh trực tiếp kèo nhà cái, U. of Pittsburgh Nghiên cứu nghiên cứu pháp lý của loạt bài số 2012-24, 2012.SSRN.
• Nhìn vào bên trong đánh giá ngang hàng với các mô hình Bayes, Trí tuệ nhân tạo trong giáo dục: Hội nghị quốc tế thứ mười lăm về trí tuệ nhân tạo trong giáo dục (với Goldin, I.) (2011).
• So sánh trường hợp tạo điều kiện sử dụng các phán đoán giá trị và các khái niệm pháp lý trung gian, Thủ tục tố tụng của hội nghị. Hội nghị quốc tế thứ mười ba về trí tuệ nhân tạo và kèo nhà cái kết quả trực tuyến pháp (với Grabmair, M.) (2011).
• Đại diện và lý luận tạm thời có thể tạo ra sự khác biệt trong lý luận pháp lý tự động không? Bài học từ một lý do đạo đức dựa trên AI, Thủ tục tố tụng của hội nghị. Hội nghị quốc tế thứ mười ba về trí tuệ nhân tạo và kèo nhà cái kết quả trực tuyến pháp (với McLaren, B.M.) (2011).
• Hướng tới đánh giá ngang hàng được hỗ trợ máy tính AI-tăng cường trong giáo dục pháp lý, Trong Atkinson K.M., biên tập viên. Hệ thống kiến thức và thông tin pháp lý, Jurix 2011: Hội nghị thường niên lần thứ 24, (2011), Vienna, Áo, Amsterdam:IOS Press, (với Goldin, I.) (2011).
• Hướng tới trích xuất thông tin từ các đạo kèo nhà cái kết quả trực tuyến về sức khỏe cộng đồng bằng cách sử dụng phân loại văn bản và học máy, Hệ thống kiến thức và thông tin pháp lý, Jurix 2011: Hội nghị thường niên lần thứ 24, (2011), Vienna, Áo Amsterdam:IOS Press, (với Grabmair, M.) (2011).
• Kevin Ashley và Will Bridewell,Phương pháp tiếp cận AI & kèo nhà cái kết quả trực tuyến mới nổi để tự động hóa phân tích và truy xuất thông tin được lưu trữ điện tử trong Kỷ yếu Khám phá,18 Trí tuệ nhân tạo và kèo nhà cái kết quả trực tuyến 311 (2010).
• Kevin Ashley, I. Goldin và R. Pinkus,tính hợp lệ và độ tin cậy của một công cụ để đánh giá các phân tích trường hợp trong giáo dục đạo đức sinh học, Đạo đức khoa học và kỹ thuật (sắp tới).
• Kevin Ashley, N. Pinkwart, C. Lynch và V. Aleven,Các nghiên cứu đánh giá hình thức về một hệ thống dạy kèm thông minh để đưa ra các lập luận pháp lý với các giả thuyết. 19 Tạp chí quốc tế về trí tuệ nhân tạo trong giáo dục. (2009).
• Dạy mô hình quy trình đối số pháp lý với giả thuyết, 17 Tạp chí Trí tuệ nhân tạo và kèo nhà cái kết quả trực tuyến 321 (2009).
• k. D. Ashley và S. Brüninghaus,Tự động phân loại các văn bản trường hợp và dự đoán kết quả, 17 Trí tuệ nhân tạo và kèo nhà cái kết quả trực tuyến 125 (2009).
• Kevin Ashley, N. Pinkwart, V. Aleven và C. Lynch,Rückmeldungen IM thông minh Tutorensystem, 5 Elearning và giáo dục (Tạp chí trực tuyến) (2009).
• Kevin D. Ashley,Nhận xét về thao tác bằng chứng bằng đồ họa của Lowrance trong kèo nhà cái kết quả trực tuyến Đối số có cấu trúc, 6 Xác suất & Rủi ro 241, (2007).
• Kevin D. Ashley & S. Brüninghaus,Mô hình máy tính để dự đoán pháp lý, 46 Jurimetrics J. 309 (2006).
• Kevin D. Ashley,Chụp phép biện chứng giữa các nguyên tắc và trường hợp, 44 Jurimetrics J. 229 (2004).
• Kevin D. Ashley et al.,kèo nhà cái kết quả trực tuyến, học tập và đại diện, 150 Trí tuệ nhân tạo 17 (2003).
• Kevin D. Ashley et al.,LUẬT VÀ LUẬT dựa trên trường hợp, 20 Đánh giá kỹ thuật kiến thức, 293 (2005).
• Kevin D. Ashley,Sự hình thành và kiểm tra giả thuyết trong đối số pháp lýTrong Đại hội Quốc tế về Văn hóa so sánh và Hệ thống pháp lý của Viện nghiên cứu Cuộc họp quốc tế thứ hai về trí tuệ nhân tạo và kèo nhà cái kết quả trực tuyến pháp, Đại học Nacional Autonoma de Mexico, Thành phố Mexico (tháng 4 năm 2006).
• Kevin D. Ashley, V. Aleven & C. Lynch,Dạy lý luận pháp lý sáng tạo với các ví dụ từ các cuộc tranh luận về miệng của Tòa án tối caoTrong Kỷ yếu của Hội thảo ICAIL-05 về Trí tuệ nhân tạo và Giáo dục pháp lý 47, Bologna (2005).
• v. Aleven & Kevin D. Ashley,Hướng tới sự hình thành và kiểm tra giả thuyết trong một miền diễn giảiTrong Kỷ yếu của Hội nghị quốc tế thứ mười hai về Trí tuệ nhân tạo trong Giáo dục, Amsterdam (tháng 7 năm 2005).
• Kevin D. Ashley,Các mô hình lý luận pháp lý dựa trên trường hợp trong bối cảnh kèo nhà cái kết quả trực tuyến dân sựcho Đại hội quốc tế về văn hóa so sánh và hệ thống pháp lý của Viện nghiên cứu Assigigaciones Juridicas, Đại học Nacional Autonoma de Mexico, Mexico City, (tháng 2 năm 2004).
• Kevin D. Ashley,Khám phá một ví dụ về giải quyết vấn đề pháp lý sáng tạo: Phát minh tài khoản NowĐối với hội thảo đặc biệt của Đại hội Thế giới IVR 2003 về sự sáng tạo trong giải quyết vấn đề pháp lý, Lund Thụy Điển (tháng 8 năm 2003).

Bài thuyết trình

• Presented invited talk, “Using Generative AI to Model Case-based Legal Argument,” at the 27^THAula Magna, Đại học Công giáo Giáo hoàng Peru, Lima. Ngày 27 tháng 11 năm 2023.
• Presented invited talk, “Modeling Case-based Legal Argument in an Age of Generative AI,” IDEAL workshop on CS, Law, and Policy Oct. 25, 2023. Northwestern University.
• Presented invited talk, “Recent Developments in Legal Text Analytics”, U. Miami School of Law, March 9, 2023.
• Trình bày loạt bài giảng được mời tại Đại học Bologna, CIRSFID, có tựa đề, Giới thiệu về AI và kèo nhà cái kết quả trực tuyến, mô hình lập luận pháp lý: Cách tiếp cận dựa trên trường hợp với lý luận với các giá trị, có triển vọng phân tích pháp lý, và các mô hình dựa trên trường hợp lý do pháp lý không phù hợp 11-15 tháng 12 năm 2023.
• Bài giảng được mời trình bày, Hồi AI & Law, CBR và Phân tích văn bản pháp lý, mô hình lập luận pháp lý: Phương pháp tiếp cận dựa trên trường hợp, và triển vọng cho các phân tích pháp lý tại Trường Mùa hè trên AI & Law, Viện Đại học Châu Âu, Badia Fiesolana, Ý. Ngày 10-14 tháng 7 năm 2023.
• Trình bày loạt bài giảng được mời tại Đại học Bologna, CIRSFID, có tựa đề, Giới thiệu về AI và kèo nhà cái kết quả trực tuyến, mô hình đối số pháp lý: Cách tiếp cận dựa trên trường hợp với các giá trị
• Bài giảng được mời trình bày, Giới thiệu về AI và kèo nhà cái kết quả trực tuyến, các mô hình dựa trên trường hợp của đối số pháp lý, và triển vọng phân tích pháp lý, hầu như tại Trường Mùa hè trên AI & Law, Viện Đại học Châu Âu, Badia Fiesolana, Italy. 7 tháng 7 -14, 2022.
• Bài giảng được mời trình bày, Giới thiệu về AI và kèo nhà cái kết quả trực tuyến, các mô hình dựa trên trường hợp của đối số pháp lý, và triển vọng phân tích pháp lý, hầu như tại Trường Mùa hè trên AI & Law, Viện Đại học Châu Âu, Badia Fiesolana, Italy. 7 tháng 7 -14, 2022.
• được trình bày địa chỉ chính được mời, AI AI và kèo nhà cái kết quả trực tuyến: từ dựa trên kiến thức đến học máy (và trở lại?) Hầu như tại các nghiên cứu pháp lý tính toán: quá khứ, hiện tại và hội nghị trong tương lai, Trung tâm kèo nhà cái kết quả trực tuyến tính toán, Đại học Quản lý Singapore. Ngày 2 tháng 3 năm 2022.
• Đã tham gia thảo luận bảng về các đặc điểm công nghệ chính của các công nghệ AI và vai trò của chúng trong thực tiễn pháp lý giải quyết các tranh chấp. Tự chủ thông qua Dự án CyberJustice Technologies, Đại học Montreal. Ngày 6 tháng 10 năm 2022.
• Cuộc nói chuyện được mời về Cập nhật về nghiên cứu tóm tắt trường hợp trong NSF Fairness trong dự án AI, `Sử dụng AI để tăng sự công bằng bằng cách cải thiện quyền truy cập vào công lý. Tự chủ thông qua Dự án CyberJustice Technologies, Đại học Montreal. Ngày 12 tháng 6 năm 2022.
• Cuộc nói chuyện từ xa được mời về cách phân tích văn bản làm thế nào có thể giải thích các dự đoán pháp lý? Tại Hội nghị về Trí tuệ nhân tạo và Dữ liệu lớn tư pháp, Đại học Khoa học và Công nghệ Huazhang, ngày 15 tháng 10 năm 2022.
• Presented invited talk, “Legal Text Analytics and its Role in AI and Law”, Princeton Chapter of ACM, May 19, 2022.
• Trình bày cuộc nói chuyện được mời, tiến trình nghiên cứu về phân tích văn bản pháp lý, hầu như tại Hội nghị chuyên đề về trí tuệ nhân tạo và kèo nhà cái kết quả trực tuyến được đồng tổ chức bởi IIT Kharagpur, IIT Kanpur, iiser Kolkata  Ngày 2 tháng 6 năm 2021.
• được trình bày ngắn gọn được mời nói chuyện, áp dụng các phương pháp phân tích văn bản vào các trường hợp dừng tự động liên kết với thuốc, hầu như tại hội nghị cuối cùng của Crossjustice về trao quyền cho các quyền quốc phòng thông qua các thuật toán và AI. Đại học Bologna. Ngày 25 tháng 2 năm 2022.
• Presented invited talk, “Teaching Applied Legal Analytics and A.I. in Law School” Case Western Reserve University, School of Law, July 14, 2022. 2
• Co-presented invited talks, “Alexa! Write a Memo”: The Promise and Challenges of AI and Legal Writing, at the Symposium on Artificial Intelligence and the Legal Profession, Legal Writing Institute, September 25, 2021 and at the Legal Writing Institute Symposium, Western Regional Legal Writing Conference, November 13, 2022.
• Chương trình được tổ chức và kiểm duyệt về các phân tích văn bản pháp lý và các nghiên cứu pháp lý thực nghiệm hầu như trong loạt các bài thuyết trình và thảo luận về nghiên cứu kèo nhà cái kết quả trực tuyến CS+có các mô hình ngôn ngữ lớn và kèo nhà cái kết quả trực tuyến pháp, giáo sư Daniel E. Ho, Đại học Stanford, và đọc sách (Thẩm phán) Ngày 11 tháng 3 năm 2022.
• Presented invited talk, “Hot Topics in Legal Text Analytics,” virtually in The Technological Innovation and Law (TIL) 2021
• Chương trình về bộ não con người - AI - kèo nhà cái kết quả trực tuyến. Đại học Pavia.  Ngày 16 tháng 9 năm 2021.
• Đã tham gia thảo luận của hội thảo về các phát triển của người Hồi giáo ở LegalTech, và đưa ra bài thuyết trình ngắn có tựa đề Phát triển mới về Phân tích văn bản pháp lý tại Đại học Cincinnati Đại học kèo nhà cái kết quả trực tuyến pháp kèo nhà cái kết quả trực tuyến, tiến bộ trong phân tích pháp lý, ngày 12 tháng 3 năm 2021.
• Presented invited talk entitled “Progress in Teasing Meaning from Legal Texts”  in AI@TR Invited Speaker Series, Thomson Reuters, March 2, 2021.
• Đã tham gia thảo luận của bảng về dữ liệu trên mạng dưới dạng sức mạnh và trình bày ngắn gọn có tựa đề dữ liệu văn bản pháp lý là nguồn! (Một số hạn chế có thể áp dụng)” at the Law Review Symposium: Artificial Intelligence and the Law, West Virginia University College of Law,  February 26, 2021.
• Đã tham gia thảo luận của hội thảo về tính toán và dịch vụ pháp lý và đưa ra bài thuyết trình ngắn có tựa đề cơ hội và thách thức của phân tích văn bản pháp lý tại Hội nghị chuyên đề học thuật của Đại học Tây Bắc, kèo nhà cái kết quả trực tuyến + Tính toán: Thuật toán cho kèo nhà cái kết quả trực tuyến pháp và công lý? Ngày 5 tháng 2 năm 2021.
• Trình bày cuộc nói chuyện được mời có tựa đề Vai trò của AI trong các phân tích pháp lý, hầu như tại Trung tâm xuất sắc trong Luật pháp và Luật bảo vệ dữ liệu, trực tiếp kèo nhà cái ICFAI, Ifhe, Hyderabad, Ấn Độ. Ngày 29 tháng 1 năm 2021.
• Bài giảng được mời trình bày, Giới thiệu về AI và kèo nhà cái kết quả trực tuyến, các mô hình dựa trên trường hợp của đối số pháp lý, Triển vọng phân tích pháp lý, Hồi giáo, hầu như tại Trường Mùa hè trên AI & Law, Viện Đại học Châu Âu, Badia Fiesolana, Italy. 8-16 tháng 7 năm 2021.
• Bài giảng được mời trình bày, Phân tích văn bản pháp lý của Hồi giáo: Cơ hội và thách thức, hầu như trong Hội thảo về Giáo sư Monica Palmirani về Khoa học dữ liệu để phân tích pháp lý tại Đại học Bologna. Ngày 10 tháng 5 năm 2021, và các chủ đề nóng trong phân tích văn bản pháp lý, hầu như trong khóa học của Giáo sư Monica Palmirani về khoa học dữ liệu cho các kèo nhà cái kết quả trực tuyến sư tại Đại học Bologna. Ngày 22 tháng 11 năm 2021.
• Bài giảng được mời, các mô hình tính toán của lý luận dựa trên trường hợp, và tham gia một cuộc thảo luận của hội thảo: kèo nhà cái kết quả trực tuyến, AI, và đạo đức, hầu như tại Trường Mùa hè Công nghệ Pháp lý Munich 1, Đại học Kỹ thuật Munich, Đức. Ngày 3 tháng 8 năm 2021.
• được trình bày địa chỉ chính được mời có tựa đề Tiến bộ trong việc trêu chọc ý nghĩa từ các văn bản pháp lý tại Hội thảo quốc tế về khai thác và học tập trong lĩnh vực pháp lý (MLLD-2020) của Hội nghị quốc tế IEEE thứ 20 về khai thác dữ liệu (ảo), ngày 17 tháng 11 năm 2021.
• Bài nói chuyện ngắn có tựa đề là một khóa học kèo nhà cái kết quả trực tuyến học để dạyPhân tích pháp lý ứng dụng và AItại Subtech 2020 (ảo), ngày 16 tháng 7 năm 2020.
• Được trình bày địa chỉ chính được mời có tựa đề Sinh viên kèo nhà cái kết quả trực tuyến Giảng dạy về AI và Phân tích văn bản tại Hội nghị thực hành nghiên cứu (REMEP) (ảo), ngày 8 tháng 6 năm 2020.
• Co-presented invited talk entitled “Artificial Intelligence for Corporations and Law Firms:
• Tôi đã trình bày một cuộc nói chuyện được mời có tên là tự động trích xuất ý nghĩa từ các văn bản pháp lý: cơ hội và thách thức tại trực tiếp kèo nhà cái của Đại học Pittsburgh vào tháng 3 năm 2020.
• New Tools and Unmet Possibilities,” with Practicing Law Institute, San Francisco (via Zoom), April 2020.
• Bài giảng được mời được mời có tựa đề Phân tích pháp lý giảng dạy và AI cho sinh viên kèo nhà cái kết quả trực tuyến tại Trung tâm kèo nhà cái kết quả trực tuyến, Khoa học và Công nghệ mới Châu Âu, Đại học Pavia, tháng 2 năm 2020.
• Đã tham gia thảo luận của hội thảo tại AI AI và công lý vào năm 2035, bàn tròn và trình bày giấy có tựa đề (khi nào) các ứng dụng hợp pháp có thể đọc được như luật sư không? Đại học California tại trực tiếp kèo nhà cái Los Angeles, Los Angeles, CA. Tháng 2 năm 2020.
• Trình bày cuộc nói chuyện được mời có tựa đề Phân tích pháp lý giảng dạy và AI cho sinh viên kèo nhà cái kết quả trực tuyến tại Hội thảo quốc tế lần thứ 4 về khai thác và lý luận với các văn bản pháp lý (Mirel), Madrid. Tháng 12 năm 2019.
• Bài nói chuyện được trình bày có tựa đề, "Cách dạy phân tích pháp lý ứng dụng và AI cho sinh viên luật, một báo cáo" tại trực tiếp kèo nhà cái Stanford như một phần của loạt loa Codex, được tài trợ bởi Stanford Codex: Center for Informal Informal.  Tháng 11 năm 2019.
• Trình bày các hội thảo được mời tại Trường Mùa hè về AI và kèo nhà cái kết quả trực tuyến 2019, Viện Đại học Châu Âu, Khoa kèo nhà cái kết quả trực tuyến có tựa đề, Giới thiệu về và Lịch sử ngắn về trí tuệ nhân tạo & kèo nhà cái kết quả trực tuyến, mô hình của đối số pháp lý dựa trên trường hợp, và các trường hợp dự đoán kết quả từ văn bản.
• Trình bày cuộc nói chuyện được mời có tựa đề tự động trích xuất ý nghĩa từ các văn bản pháp lý: cơ hội và thách thức, tại Hội nghị quốc tế về các công nghệ và kèo nhà cái kết quả trực tuyến mới Đại học Chiết Giang, Đại học Hàng Châu và Đại học Nam Kinh, Nam Kinh, Trung Quốc, tháng 6 / tháng 7 năm 2019.
• Trình bày hai bài giảng công khai được mời có tựa đề Phân tích văn bản về thực hành pháp lý: Cơ hội và thách thức tại Đại học Queensland, Công nghệ và Tương lai của Chương trình Nghề nghiệp pháp lý, và tại Tòa án Tối cao Queensland, Brisbane, Australia. Ngày 16 tháng 5 năm 2019.
• Cuộc nói chuyện được mời có tựa đề Văn bản trường hợp kết nối và các mô hình tính toán của lý luận pháp lý tại phiên họp toàn thể về trí tuệ nhân tạo: suy nghĩ về luật pháp, thực hành pháp luật và giáo dục pháp lý, trực tiếp kèo nhà cái Đại học Duquesne. Pittsburgh, Pennsylvania. Ngày 26 tháng 4 năm 2019.
• Cuộc nói chuyện được mời có tự động trích xuất ý nghĩa từ các văn bản pháp lý: cơ hội và thách thức. Hội nghị chuyên đề của Đại học bang Georgia - Trí thông minh pháp lý thông qua trí tuệ nhân tạo. Ngày 5 tháng 4 năm 2019.
• Bài giảng chính được mời có tựa đề Trí thông minh nhân tạo và phân tích pháp lý: Các công cụ mới để thực hành kèo nhà cái kết quả trực tuyến trong thời đại kỹ thuật số tại Hội nghị Datamining pháp lý, HEC Paris, Pháp. Ngày 21 tháng 3 năm 2019.
• Cuộc nói chuyện được mời có tựa đề các trường hợp chú thích và đạo luật về sư phạm pháp lý (và học máy) tại Viện viết pháp lý một ngày, Tận dụng công nghệ trong lớp viết pháp lý để chuẩn bị cho sinh viên luật, trực tiếp kèo nhà cái Đại học Pittsburgh, ngày 30 tháng 11 năm 2018.
• Cuộc phỏng vấn podcast được ghi lại cho loạt cựu sinh viên của Trường Kinh tế Luân Đôn có tựa đề Dịch vụ pháp lý của Law Law 2.0 & Tech mới nổi ". Ngày 17 tháng 10 năm 2018.
• Cuộc nói chuyện được mời có tựa đề Các văn bản chú thích cho Sư phạm pháp lý và học máy học tại Hội đồng khách truy cập, Trung tâm nghiên cứu và phát triển học tập, Đại học Pittsburgh. Ngày 13 tháng 10 năm 2019.
• Cuộc nói chuyện được mời có tựa đề Phân tích văn bản pháp lý: Cơ hội và thách thức trong đó kèo nhà cái kết quả trực tuyến và AI gặp gỡ tại Đại học São Paulo Colloquium, Brazil. Ngày 22 tháng 9 năm 2018.
• Cuộc nói chuyện được mời có tựa đề Phân tích văn bản pháp lý: Cơ hội và thách thức trong đó kèo nhà cái kết quả trực tuyến và AI gặp gỡ tại Đại hội kèo nhà cái kết quả trực tuyến quốc tế, Chính phủ & Công nghệ lần thứ hai, Đại học Brasília. Brazil. Ngày 21 tháng 9 năm 2018.
• Cuộc nói chuyện được mời có tựa đề Giải quyết một thách thức cho giáo dục pháp lý của Hoa Kỳ: Khóa học của trực tiếp kèo nhà cái về phân tích dữ liệu pháp lý ứng dụng & AI, tại Hội nghị quốc tế lần thứ mười lăm về công nghệ thực chất về giáo dục và thực hành pháp lý (SubTech 2018), chương trình Luật CNTT tại Đại học Tartu. Tallinn, Estonia. Ngày 13 tháng 7 năm 2018.
• Cuộc nói chuyện được mời có tựa đề Kế toán cho các giá trị pháp lý. Hội thảo nghiên cứu pháp lý tính toán. Đại học Hồng Kông. Tháng 6 năm 2018.
• Cuộc nói chuyện được mời có tựa đề Phân tích văn bản pháp lý hoặc cách kèo nhà cái kết quả trực tuyến đáp ứng AI; cơ hội và thách thức. Học viện Khoa học và Công nghệ Luxembourg. 23 tháng 5 năm 2018.
• Địa chỉ chính được mời có tựa đề Ứng dụng Phân tích văn bản trong miền pháp lý: Khả năng và vấn đề. Các khía cạnh pháp lý của Hội nghị Khoa học Dữ liệu. Đại học Tilburg, Hà Lan. 18 tháng 5 năm 2018.
• Trình bày cuộc nói chuyện được mời có tựa đề Trí tuệ nhân tạo và thực hành pháp lý tại Đại học Heidelberg (U. Heidelberg) Khoa Nghiên cứu Tiến sĩ kèo nhà cái kết quả trực tuyến về "kèo nhà cái kết quả trực tuyến kỹ thuật số" (tức là, chương trình quảng cáo Digitales RECHT). Đức. 16 tháng 5 năm 2018.
• Trình bày cuộc nói chuyện được mời có tựa đề Giới thiệu các giả thuyết pháp lý và lý luận giả thuyết tại Viện Công nghệ Karlsruhe, Viện Triết học. Karlsruhe, Đức. 15 tháng 5 năm 2018.
• Trình bày cuộc nói chuyện được mời có tựa đề là Lý do pháp lý dựa trên mô hình tính toán theo mô hình tính toán tại Viện Công nghệ Karlsruhe, Viện Tin học lý thuyết. Karlsruhe, Đức. 14 tháng 5 năm 2018.
• Trình bày cuộc nói chuyện được mời có tựa đề Phân tích ngữ nghĩa về các văn bản pháp lý: Những thách thức và cơ hội tại Đại học Kỹ thuật Munich, Khoa Tin học, Chương trình về Kỹ thuật phần mềm cho Hệ thống thông tin kinh doanh. Đức. 7 tháng 5 năm 2018.
• Trình bày hội thảo nghiên cứu được mời có tựa đề Lập luận với các phán đoán giá trị; một ví dụ về lý luận giả thuyết tại Viện Triết học, Viện Công nghệ Karlsruhe. Karlsruhe, Đức. 5 tháng 5 năm 2018.
• Trình bày cuộc nói chuyện được mời có tựa đề Mô hình hóa lý do pháp lý dựa trên trường hợp tại Đại học Ulm. Đức. Ngày 3 tháng 5 năm 2018.
• Cuộc nói chuyện được mời có tựa đề trách nhiệm pháp lý của các hệ thống tự trị và ý nghĩa đối với các hệ thống dựa trên định mức: Tổng quan. Hội thảo Dagstuhl 18171, Hệ thống đa tác nhân quy phạm. 23 tháng 4 năm 2018.
• Bài thuyết trình được mời có tựa đề "Trí tuệ nhân tạo và thực hành pháp lý". Trong bữa tiệc trưa của công ty kèo nhà cái kết quả trực tuyến Wells Fargo. Chicago, IL. Ngày 19 tháng 3 năm 2018.
• Bài thuyết trình được mời mang tên "Trí tuệ nhân tạo và thực hành pháp lý". Trong bữa tiệc trưa của công ty kèo nhà cái kết quả trực tuyến Wells Fargo. Houston, TX. Ngày 21 tháng 2 năm 2018.
• Bài thuyết trình được mời có tựa đề "Trí tuệ nhân tạo và thực hành pháp lý". Trong bữa tiệc trưa của công ty kèo nhà cái kết quả trực tuyến Wells Fargo. Dallas, TX. Ngày 20 tháng 2 năm 2018.
• Bài thuyết trình được mời có tựa đề "Trí tuệ nhân tạo và thực hành pháp lý". Trong bữa tiệc trưa của công ty kèo nhà cái kết quả trực tuyến Wells Fargo. Miami, fl., Ngày 10 tháng 2 năm 2018.
• đã giúp tổ chức và tham gia chương trình trình bày có tựa đề "Trí tuệ nhân tạo và thực hành pháp lý" cho Hiệp hội kèo nhà cái kết quả trực tuyến sư quận Allegheny. Pittsburgh, PA. Ngày 2 tháng 2 năm 2018.
• Trình bày được mời có tựa đề "Sử dụng các mô hình không gian vector để xác định các yếu tố pháp lý từ văn bản". Tại Hội nghị quốc tế lần thứ 30 về Kiến thức và hệ thống thông tin pháp lý. Jurix 2017. Luxembourg. Ngày 14 tháng 12 năm 2017.
• Trình bày bảng điều khiển cho Hội thảo Jurix 2017 về Bảng phân tích dữ liệu pháp lý về tương lai của phân tích dữ liệu pháp lý? Hội nghị quốc tế lần thứ 30 về kiến thức pháp lý và hệ thống thông tin. Jurix 2017. Luxembourg. Tháng 12 năm 2017.
• Cuộc nói chuyện được mời có tựa đề "Sử dụng các mô hình không gian vector để xác định các yếu tố pháp lý từ văn bản". Trong Viện Tin học Quốc gia. Tokyo, Nhật Bản. Ngày 15 tháng 11 năm 2017.
• Bài phát biểu chính được mời có tựa đề "Thông tin khai thác từ các văn bản theo kèo nhà cái kết quả trực tuyến định: Một nghiên cứu trường hợp". Trong Hội thảo quốc tế lần thứ mười một về tin học pháp lý (Jurisin 2017). Tokyo, Nhật Bản. Ngày 14 tháng 11 năm 2017.
• Hướng dẫn được mời có tựa đề "Giới thiệu về trí tuệ nhân tạo và kèo nhà cái kết quả trực tuyến pháp." Trong Viện Tin học Quốc gia. Tokyo, Nhật Bản. Ngày 13 tháng 11 năm 2017.
• Trình bày các hội thảo sau đại học được mời về trí tuệ nhân tạo và phân tích pháp lý. Trong chương trình kèo nhà cái kết quả trực tuyến kỹ thuật số của Đại học kèo nhà cái kết quả trực tuyến Heidelberg. Heidelberg, Đức. (2018, ngày 15 tháng 1).
• Tham gia bảng mời có tựa đề "Trí tuệ nhân tạo (AI) trong ngành pháp lý: Vai trò của AI và tác động của nó". Trong cuộc họp của Wells Fargo, Lãnh đạo và Tầm nhìn 2017. Washington, DC. (2017, ngày 6 tháng 6).
• Trình bày được mời cho Hội thảo Jurix 2016 về phân tích dữ liệu pháp lý trong một cuộc thảo luận của hội thảo có tựa đề, kèo nhà cái kết quả trực tuyến pháp nên được truyền đạt và phân tích như thế nào về ví dụ về kèo nhà cái kết quả trực tuyến pháp quốc tế? có tựa đề, Một số ví dụ liên quan đến kèo nhà cái kết quả trực tuyến y tế công cộng của nhiều quốc gia. Ngày 14 tháng 12, Inria Sophia Antipolis Mediterranée, Antibes, Pháp.
• Bài thuyết trình được mời có tựa đề, Khai thác khai thác khai thác để tìm kiếm thông tin pháp lý khái niệm cho Hội nghị thường niên của Phòng thí nghiệm CyberJustice, Đại học
• Cuộc nói chuyện được mời tham gia có tựa đề, Đưa ra tranh luận về công việc: Một thử nghiệm trong việc truy xuất lập luận pháp lý bằng cách sử dụng hệ thống loại Luima và đường ống, tại Hội nghị Subtech 2016 tại trực tiếp kèo nhà cái của Đại học Richmond, tháng 7 năm 2016.
• Delivered invited presentation entitled, “Legal Argument Retrieval Using LUIMA” at the Vanderbilt University Law School AI & Law Workshop Program on Law & Innovation. April, 2016. Nashville, TN.
• Trình bày được giao có tựa đề Khai thác đối số để làm việc: Một thử nghiệm trong truy xuất lập luận pháp lý bằng cách sử dụng hệ thống loại Luima và đường ống. K. Ashley (2016) Hội thảo Dagstuhl 16161 Lập luận ngôn ngữ tự nhiên: Khai thác, xử lý và lý luận về các đối số văn bản. Tháng tư.
• Giấy được giao có tựa đề là một quan điểm toàn cầu về sơ đồ lập luận để hỗ trợ các kỹ năng viết, K. Ashley, M. Falakmasir (2015) Hội nghị quốc tế lần thứ 7 về giáo dục và công nghệ học tập mới,Kỷ yếu edulearn15, trang 7354-7363. Barcelona, tháng 7.
• Giấy được giao có tựa đề Áp dụng phương pháp học máy tương tác để phân tích theo kèo nhà cái kết quả trực tuyến định, Sav Savka, J., Trivingi, G., & Ashley, K. Trong A. Rotolo (ed.)Giải thưởng giấy học sinh tốt nhất. Đại học Do Minho, Bồ Đào Nha.
• Giấy vị trí được giao có tựa đề, Ứng dụng trích xuất lập luận để cải thiện việc truy xuất thông tin pháp lý tại các biên giới và kết nối giữa lý thuyết lập luận và hội nghị xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Centro Residenziale Universitario di Bertinoro, Ý, tháng 7 năm 2014.
• Cuộc nói chuyện được mời có tựa đề, Hướng tới tích hợp các mô hình tính toán và văn bản pháp lý (hoặc IBM Debater sẽ đánh bại chúng tôi?)
• Co-delivered invited talk entitled, “Computer-Supported Peer Review in a Law School Context” at the Conference for Law School Computing (CALIcon 2014), Harvard Law School, June, 2014.
• Nói chuyện được mời có tựa đề, Một quan điểm toàn cầu về sơ đồ đối số để hỗ trợ các kỹ năng viết. Trình bày tại: Hội đồng khách truy cập cuộc họp; 2014 ngày 25 tháng 4; Trung tâm nghiên cứu và phát triển học tập.
• Cuộc nói chuyện được mời đồng cung cấp có tựa đề, Mô hình hóa lập luận pháp lý có chủ đích như là một so sánh các hiệu ứng giá trị được đòi hỏi bởi các tình huống, tại Trung tâm tính toán, toán học và kèo nhà cái kết quả trực tuyến pháp của Đại học San Diego. Tháng 3 năm 2014.
• Các cuộc nói chuyện được mời có tựa đề, "Hướng tới tích hợp các mô hình tính toán và các văn bản pháp lý", tại trực tiếp kèo nhà cái Stanford như một phần của loạt loa Codex, được tài trợ bởi Stanford Codex: Center cho tin học pháp lý. Tháng 2 năm 2014.
• Giấy được giao có tựa đề, Từ RETRIVENAL REVENT (IR) đến truy xuất tranh luận (AR) cho các trường hợp pháp lý: Báo cáo về một nghiên cứu cơ bản, tại Hội nghị thường niên lần thứ 26 về Hệ thống thông tin và kiến thức pháp lý (Jurix 2013) Bologna. Tháng 12 năm 2013.
• Giấy được giao có tựa đề, Phân tích mạng về kèo nhà cái kết quả trực tuyến pháp nhà nước được mã hóa thủ công và triển vọng tự động hóa, tại hội thảo về phân tích mạng trong Hội nghị quốc tế XIV về AI và kèo nhà cái kết quả trực tuyến (ICAIL 2013) Rome, ngày 14 tháng 6 năm 2013.
• Tóm tắt nghiên cứu được giao có tựa đề, Hướng tới xây dựng các lập luận pháp lý dựa trên bằng chứng bằng các tài liệu quyết định pháp lý và học máy, tại Hội nghị quốc tế thứ mười bốn về trí tuệ nhân tạo và kèo nhà cái kết quả trực tuyến pháp. ICAIL 2013. Tháng Sáu. Rome, Ý.
• Co-delivered invited talk entitled, “Text Classification and Machine Learning” at the MIDAS Workshop on Engaging Computational Methods for Public Health Law, October, 2013, Pittsburgh.
• Người thuyết trình, Áp dụng trí tuệ nhân tạo cho pháp kèo nhà cái kết quả trực tuyến: Bài học kinh nghiệm và các hướng đi trong tương lai, tại Masaryk Univ. Khoa kèo nhà cái kết quả trực tuyến, Cộng hòa Séc, tháng 10 năm 2011.
• Người thuyết trình, Tiến bộ nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo và kèo nhà cái kết quả trực tuyến pháp: Một cuộc khảo sát trí tuệ, Khoa kèo nhà cái kết quả trực tuyến, Univ. của Bologna, Bologna, Ý, tháng 10- tháng 11 năm 2011.
• Presenter, “Toward AI-enhanced Computer-supported Peer Review in Legal Education,” Jurix 2011: The 24th Annual Conference, Vienna, Austria December 2011.
• Người thuyết trình, Hướng tới việc dạy viết và lập luận với đánh giá ngang hàng được hỗ trợ bởi AI, Trung tâm công nghệ học tập điện tử, Saarland Univ. và Trung tâm nghiên cứu trí tuệ nhân tạo của Đức, Saarbrücken, Đức, tháng 5 năm 2012.