論文の概要: Challenges and Thrills of Legal Arguments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.03773v1
• Date: Sat, 6 Jun 2020 03:43:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-24 20:57:28.953387
• Title: Challenges and Thrills of Legal Arguments
• Title（参考訳）: 法的議論の挑戦とスリル
• Authors: Anurag Pallaprolu, Radha Vaidya, Aditya Swaroop Attawar
• Abstract要約: 最先端の注目に基づくモデルは、主にトランスフォーマーアーキテクチャを中心に、いわゆるスケールドドット製品アテンションを用いたシーケンス・ツー・シーケンス変換の問題を解決する。 本稿では,局所的に訓練された変換器を用いて連続的な文脈的引数生成を行う拡張HumBERTを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: State-of-the-art attention based models, mostly centered around the transformer architecture, solve the problem of sequence-to-sequence translation using the so-called scaled dot-product attention. While this technique is highly effective for estimating inter-token attention, it does not answer the question of inter-sequence attention when we deal with conversation-like scenarios. We propose an extension, HumBERT, that attempts to perform continuous contextual argument generation using locally trained transformers.
• Abstract（参考訳）: 最先端の注目に基づくモデルは、主にトランスフォーマーアーキテクチャを中心に、いわゆるスケールドドット製品アテンションを用いたシーケンス・ツー・シーケンス変換の問題を解決する。 この手法は,話題間注目度を推定するのに非常に有効であるが,会話のようなシナリオを扱う場合の系列間注目度の問題には答えない。 そこで我々は,局所的に学習したトランスフォーマーを用いて連続的な文脈引数生成を行う拡張であるhumbertを提案する。

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