論文の概要: Distinguish Confusing Law Articles for Legal Judgment Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.02557v3
• Date: Thu, 23 Apr 2020 13:20:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-16 05:36:31.767353
• Title: Distinguish Confusing Law Articles for Legal Judgment Prediction
• Title（参考訳）: 法的判断予測のための紛らわしい法律記事の区別
• Authors: Nuo Xu, Pinghui Wang, Long Chen, Li Pan, Xiaoyan Wang, Junzhou Zhao
• Abstract要約: LJP(Lawal Judgment Prediction)は、その事実を記述したテキストが与えられた場合、訴訟の判断結果を自動的に予測するタスクである。 LJP の課題を解決するために,エンド・ツー・エンドのモデル LADAN を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.083642130015317
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Legal Judgment Prediction (LJP) is the task of automatically predicting a law case's judgment results given a text describing its facts, which has excellent prospects in judicial assistance systems and convenient services for the public. In practice, confusing charges are frequent, because law cases applicable to similar law articles are easily misjudged. For addressing this issue, the existing method relies heavily on domain experts, which hinders its application in different law systems. In this paper, we present an end-to-end model, LADAN, to solve the task of LJP. To distinguish confusing charges, we propose a novel graph neural network to automatically learn subtle differences between confusing law articles and design a novel attention mechanism that fully exploits the learned differences to extract compelling discriminative features from fact descriptions attentively. Experiments conducted on real-world datasets demonstrate the superiority of our LADAN.
• Abstract（参考訳）: 法的判断予測(英: legal judgment prediction、ljp)とは、訴訟の事実を記述したテキストから判断結果を自動的に予測する作業であり、司法支援システムや一般向けの便利なサービスにおいて優れた可能性を持っている。 実際には、類似の法律に適用される訴訟は容易に誤解されるため、混乱する告発が頻繁に行われる。 この問題に対処するため、既存の手法はドメインの専門家に大きく依存しており、異なる法体系における適用を妨げる。 本稿では, LJP の課題を解決するために, エンドツーエンドモデル LADAN を提案する。 そこで本研究では, 規則記事間の微妙な差異を自動的に学習し, 学習した差異を十分に活用し, 事実記述から説得力のある特徴を抽出する新しい注意機構を設計するグラフニューラルネットワークを提案する。 実世界のデータセットで行った実験は、我々のLADNの優位性を示している。

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