論文の概要: THUIR@COLIEE-2020: Leveraging Semantic Understanding and Exact Matching
for Legal Case Retrieval and Entailment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.13102v1
- Date: Thu, 24 Dec 2020 04:59:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-25 08:09:57.927274
- Title: THUIR@COLIEE-2020: Leveraging Semantic Understanding and Exact Matching
for Legal Case Retrieval and Entailment
- Title（参考訳）: thuir@coliee-2020: 判例検索と補足のための意味理解と正確なマッチングの活用
- Authors: Yunqiu Shao, Bulou Liu, Jiaxin Mao, Yiqun Liu, Min Zhang, Shaoping Ma
- Abstract要約: 本稿では,訴訟の検索と包含に関する課題に取り組むための方法論を提案する。
私たちは2つの訴訟法タスク、すなわち、法的事件の検索タスクと法的事件の関連タスクに参加しました。
いずれのタスクにおいても,セマンティック理解のためのニューラルモデルと,正確なマッチングのための従来の検索モデルを採用しました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.51705651274111
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we present our methodologies for tackling the challenges of
legal case retrieval and entailment in the Competition on Legal Information
Extraction / Entailment 2020 (COLIEE-2020). We participated in the two case law
tasks, i.e., the legal case retrieval task and the legal case entailment task.
Task 1 (the retrieval task) aims to automatically identify supporting cases
from the case law corpus given a new case, and Task 2 (the entailment task) to
identify specific paragraphs that entail the decision of a new case in a
relevant case. In both tasks, we employed the neural models for semantic
understanding and the traditional retrieval models for exact matching. As a
result, our team (TLIR) ranked 2nd among all of the teams in Task 1 and 3rd
among teams in Task 2. Experimental results suggest that combing models of
semantic understanding and exact matching benefits the legal case retrieval
task while the legal case entailment task relies more on semantic
understanding.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,法律情報抽出・包括競争における訴訟検索・包括の課題に取り組むための方法論について述べる(coliee-2020)。
我々は,2つの事例検索業務,すなわち,訴訟検索業務と訴訟関連業務に参画した。
タスク1(検索タスク)は、新規ケースが与えられたケース法コーパスから支援ケースを自動的に識別すること、タスク2(附タスク)は、関連ケースにおいて、新規ケースの決定を伴う特定段落を識別することを目的とする。
いずれのタスクにおいても,セマンティック理解のためのニューラルモデルと,正確なマッチングのための従来の検索モデルを採用しました。
その結果、私たちのチーム(TLIR)は、タスク1のチームの中で2位、タスク2のチームでは3位にランクインしました。
実験の結果, 意味理解と厳密なマッチングの融合モデルは, 法的事例検索タスクに有用であり, 法的事例検索タスクは意味理解に強く依存していることが示唆された。
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