論文の概要: Performance in the Courtroom: Automated Processing and Visualization of
Appeal Court Decisions in France
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.06251v3
- Date: Thu, 9 Jul 2020 19:47:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-22 09:19:10.684445
- Title: Performance in the Courtroom: Automated Processing and Visualization of
Appeal Court Decisions in France
- Title（参考訳）: 法廷におけるパフォーマンス:フランスにおける控訴裁判所判決の自動処理と可視化
- Authors: Paul Boniol, George Panagopoulos, Christos Xypolopoulos, Rajaa El
Hamdani, David Restrepo Amariles, Michalis Vazirgiannis
- Abstract要約: 我々はNLP法を用いて、弁護士や判決のネットワークを構築するために、判断から興味深いエンティティやデータを抽出する。
我々は,弁護士のネットワークにおける経験,勝利/損失比,およびその重要性に基づいて,弁護士のランク付けのための指標を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.745220428708457
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Artificial Intelligence techniques are already popular and important in the
legal domain. We extract legal indicators from judicial judgment to decrease
the asymmetry of information of the legal system and the access-to-justice gap.
We use NLP methods to extract interesting entities/data from judgments to
construct networks of lawyers and judgments. We propose metrics to rank lawyers
based on their experience, wins/loss ratio and their importance in the network
of lawyers. We also perform community detection in the network of judgments and
propose metrics to represent the difficulty of cases capitalising on
communities features.
- Abstract（参考訳）: 人工知能技術はすでに法的領域で人気があり、重要である。
司法判断から法的な指標を抽出し、法体系の情報の非対称性と不正アクセスギャップを低減させる。
我々はNLP法を用いて、弁護士や判決のネットワークを構築するために、判断から興味深いエンティティやデータを抽出する。
我々は,弁護士のネットワークにおける経験,勝利/損失比,およびその重要性に基づいて,弁護士のランク付けのための指標を提案する。
また,判断ネットワークにおけるコミュニティ検出を行い,コミュニティの特徴を活かしたケースの難易度を示す指標を提案する。
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