Fugu-MT 論文翻訳(概要): Explainable Automated Reasoning in Law using Probabilistic Epistemic Argumentation

論文の概要: Explainable Automated Reasoning in Law using Probabilistic Epistemic Argumentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.05815v1
Date: Sat, 12 Sep 2020 15:40:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-19 08:07:58.532588
Title: Explainable Automated Reasoning in Law using Probabilistic Epistemic Argumentation
Title（参考訳）: Probabilistic Epistemic Argumentation を用いた法則による説明可能な自動推論
Authors: Inga Ibs and Nico Potyka
Abstract要約: 本稿では,訴訟を確率論的議論問題としてモデル化する一般的なスキームを提案する。証拠がどのようにモデル化され、法的決定のための説明が自動的に生成されるかを示す。我々のフレームワークは容易に解釈可能であり、循環構造に対処でき、最悪の場合において不正確な時間確率的推論を保証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.85316573653194
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Applying automated reasoning tools for decision support and analysis in law has the potential to make court decisions more transparent and objective. Since there is often uncertainty about the accuracy and relevance of evidence, non-classical reasoning approaches are required. Here, we investigate probabilistic epistemic argumentation as a tool for automated reasoning about legal cases. We introduce a general scheme to model legal cases as probabilistic epistemic argumentation problems, explain how evidence can be modeled and sketch how explanations for legal decisions can be generated automatically. Our framework is easily interpretable, can deal with cyclic structures and imprecise probabilities and guarantees polynomial-time probabilistic reasoning in the worst-case.
Abstract（参考訳）: 法律における意思決定支援と分析のための自動推論ツールの適用は、裁判所の判断をより透明で客観的にする可能性がある。証拠の正確性と妥当性に不確実性がしばしば存在するため、非古典的推論アプローチが必要である。本稿では,判例の自動推論のためのツールとして,確率論的認識論的議論を検討する。判例を確率論的認識論的議論問題としてモデル化し,証拠をモデル化する方法を説明し,法的決定のための説明を自動生成する方法を概説する。我々のフレームワークは容易に解釈でき、循環構造や不正確な確率を扱うことができ、最悪の場合には多項式時間確率的推論を保証できる。

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