論文の概要: Paragraph-level Rationale Extraction through Regularization: A case study on European Court of Human Rights Cases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.13084v1
• Date: Wed, 24 Mar 2021 10:58:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-25 18:02:29.495114
• Title: Paragraph-level Rationale Extraction through Regularization: A case study on European Court of Human Rights Cases
• Title（参考訳）: 正規化による段落単位の合理的抽出--欧州人権裁判所を事例として
• Authors: Ilias Chalkidis, Manos Fergadiotis, Dimitrios Tsarapatsanis, Nikolaos Aletras, Ion Androutsopoulos and Prodromos Malakasiotis
• Abstract要約: 我々は,単語レベルの有理性に着目した主流文献とは対照的に,多項構造裁判所の場合において,選択した段落として有理性を判断する法文の新たな適用法を導入する。 また、パラグラフレベルの合理性のためのアノテーションを含む欧州人権裁判所のケースで構成される新しいデータセットもリリースします。 以上の結果から,これらの制約の一部は段落レベルの合理性抽出において有益ではないことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.30286859511143
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Interpretability or explainability is an emerging research field in NLP. From a user-centric point of view, the goal is to build models that provide proper justification for their decisions, similar to those of humans, by requiring the models to satisfy additional constraints. To this end, we introduce a new application on legal text where, contrary to mainstream literature targeting word-level rationales, we conceive rationales as selected paragraphs in multi-paragraph structured court cases. We also release a new dataset comprising European Court of Human Rights cases, including annotations for paragraph-level rationales. We use this dataset to study the effect of already proposed rationale constraints, i.e., sparsity, continuity, and comprehensiveness, formulated as regularizers. Our findings indicate that some of these constraints are not beneficial in paragraph-level rationale extraction, while others need re-formulation to better handle the multi-label nature of the task we consider. We also introduce a new constraint, singularity, which further improves the quality of rationales, even compared with noisy rationale supervision. Experimental results indicate that the newly introduced task is very challenging and there is a large scope for further research.
• Abstract（参考訳）: 解釈可能性(英: Interpretability)または説明可能性(英: explainability)は、NLPにおける新たな研究分野である。 ユーザ中心の観点では、目標は、モデルに追加の制約を満たすように要求することで、人間と同じような意思決定の正当な正当化を提供するモデルを構築することです。 そこで本稿では,単語レベルの論理を主軸とする主流文献とは対照的に,多項構造裁判所における選択項として有理性を考察する。 また、段落レベルの合理性に関する注釈を含む欧州人権裁判所事件を含む新たなデータセットを公表する。 このデータセットを用いて、すでに提案されている合理性制約、すなわち正規化子として定式化されたスパース性、連続性、包括性の効果を研究する。 以上の結果から,これらの制約の一部は段落レベルの合理性抽出において有益ではないことが示唆された。 また, 有理性の質をさらに向上させる新たな制約である特異性(singularity)を導入する。 実験結果から,新たに導入した課題は非常に困難であり,さらなる研究の範囲が広いことが示唆された。

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