論文の概要: Legal Sentiment Analysis and Opinion Mining (LSAOM): Assimilating
Advances in Autonomous AI Legal Reasoning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.02726v1
- Date: Fri, 2 Oct 2020 04:15:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-12 02:20:01.798478
- Title: Legal Sentiment Analysis and Opinion Mining (LSAOM): Assimilating
Advances in Autonomous AI Legal Reasoning
- Title（参考訳）: 法律知覚分析とオピニオンマイニング(LSAOM) : 自律型AI法理推論の進歩
- Authors: Lance Eliot
- Abstract要約: 法的なセンチメント分析とオピニオンマイニング(LSAOM)は、法的議論と物語の基礎となる2つの現象と行動からなる。
LSAOMの実施への取り組みは、歴史的に人間の手と認知によって行われてきた。
特に自然言語処理(NLP)と機械学習(ML)を含む人工知能(AI)の進歩は、センティメント分析とオピニオンマイニングのいずれにおいても、自動化が体系的に実行可能であることを後押ししている。
- 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: An expanding field of substantive interest for the theory of the law and the
practice-of-law entails Legal Sentiment Analysis and Opinion Mining (LSAOM),
consisting of two often intertwined phenomena and actions underlying legal
discussions and narratives: (1) Sentiment Analysis (SA) for the detection of
expressed or implied sentiment about a legal matter within the context of a
legal milieu, and (2) Opinion Mining (OM) for the identification and
illumination of explicit or implicit opinion accompaniments immersed within
legal discourse. Efforts to undertake LSAOM have historically been performed by
human hand and cognition, and only thinly aided in more recent times by the use
of computer-based approaches. Advances in Artificial Intelligence (AI)
involving especially Natural Language Processing (NLP) and Machine Learning
(ML) are increasingly bolstering how automation can systematically perform
either or both of Sentiment Analysis and Opinion Mining, all of which is being
inexorably carried over into engagement within a legal context for improving
LSAOM capabilities. This research paper examines the evolving infusion of AI
into Legal Sentiment Analysis and Opinion Mining and proposes an alignment with
the Levels of Autonomy (LoA) of AI Legal Reasoning (AILR), plus provides
additional insights regarding AI LSAOM in its mechanizations and potential
impact to the study of law and the practicing of law.
- Abstract（参考訳）: An expanding field of substantive interest for the theory of the law and the practice-of-law entails Legal Sentiment Analysis and Opinion Mining (LSAOM), consisting of two often intertwined phenomena and actions underlying legal discussions and narratives: (1) Sentiment Analysis (SA) for the detection of expressed or implied sentiment about a legal matter within the context of a legal milieu, and (2) Opinion Mining (OM) for the identification and illumination of explicit or implicit opinion accompaniments immersed within legal discourse.
LSAOMの実践は、歴史的に人間の手と認知によって行われてきたが、近年ではコンピュータベースのアプローチによってのみ薄型化されている。
特に自然言語処理(NLP)と機械学習(ML)を含む人工知能(AI)の進歩は、自動化がセンチメント分析とオピニオンマイニングの両方を体系的に実行し、これらすべてが法的文脈内でLSAOM機能を改善するためのエンゲージメントに不都合に受け継がれていることを、ますます加速させている。
本稿では,法律感情分析と意見マイニングへのaiの応用について検討し,ai法理化(ailr)の自律性レベル(loa)と連携することを提案するとともに,その機械化におけるai lsaomと法学研究と法実践への影響についてさらなる知見を提供する。
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