論文の概要: \textit{StateCensusLaws.org}: A Web Application for Consuming and Annotating Legal Discourse Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.10263v1
• Date: Tue, 20 Apr 2021 22:00:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-23 01:13:10.944140
• Title: \textit{StateCensusLaws.org}: A Web Application for Consuming and Annotating Legal Discourse Learning
• Title（参考訳）: \textit{statecensuslaws.org}: 法的談話学習を利用・注釈するwebアプリケーション
• Authors: Alexander Spangher and Jonathan May
• Abstract要約: 法律テキストの対話セグメントを解析およびラベル付けするために訓練されたNLPモデルの出力を強調表示するためのWebアプリケーションを作成します。 我々は、米国国勢調査人口を用いて資源を割り当て、政府を組織する州レベルの法律に焦点を当てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.77347919191774
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we create a web application to highlight the output of NLP models trained to parse and label discourse segments in law text. Our system is built primarily with journalists and legal interpreters in mind, and we focus on state-level law that uses U.S. Census population numbers to allocate resources and organize government. Our system exposes a corpus we collect of 6,000 state-level laws that pertain to the U.S. census, using 25 scrapers we built to crawl state law websites, which we release. We also build a novel, flexible annotation framework that can handle span-tagging and relation tagging on an arbitrary input text document and be embedded simply into any webpage. This framework allows journalists and researchers to add to our annotation database by correcting and tagging new data.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,法文中の言論セグメントを解析・ラベル付けするために訓練されたNLPモデルの出力をハイライトするWebアプリケーションを作成する。 当社の制度は主にジャーナリストや法律通訳を念頭に構築されており、米国国勢調査人口数を用いて資源を割り当て、政府を組織する州レベルの法律に焦点を当てている。 当社のシステムは、米国国勢調査に関連する6000の州レベルの法律を収集したコーパスを公開し、州法ウェブサイトをクロールするために構築した25のスクレーパーを使って公開します。 また、任意の入力テキスト文書にスパンタグや関係タグを付け、任意のWebページに埋め込むことができる新しいフレキシブルなアノテーションフレームワークを構築します。 このフレームワークにより、ジャーナリストや研究者は、新しいデータを修正してタグ付けすることで、アノテーションデータベースに追加することができます。

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