論文の概要: Evaluating Document Representations for Content-based Legal Literature
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- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.13841v1
- Date: Wed, 28 Apr 2021 15:48:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-29 12:43:58.235741
- Title: Evaluating Document Representations for Content-based Legal Literature
Recommendations
- Title（参考訳）: 内容に基づく法律文献推薦のための文書表現の評価
- Authors: Malte Ostendorff, Elliott Ash, Terry Ruas, Bela Gipp, Julian
Moreno-Schneider, Georg Rehm
- Abstract要約: 法律レコメンデータシステムは一般に、公開ベンチマークデータセットを使わずに、小規模のユーザスタディで評価される。
テキストベース(例えば、fastText, Transformers)、引用ベース(例えば、DeepWalk, Poincar'e)、ハイブリッドメソッドを評価します。
実験の結果, 平均化したfastTextワードベクトル(法定コーパスで学習した)の文書表現が最良であることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.4815284696225905
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recommender systems assist legal professionals in finding relevant literature
for supporting their case. Despite its importance for the profession, legal
applications do not reflect the latest advances in recommender systems and
representation learning research. Simultaneously, legal recommender systems are
typically evaluated in small-scale user study without any public available
benchmark datasets. Thus, these studies have limited reproducibility. To
address the gap between research and practice, we explore a set of
state-of-the-art document representation methods for the task of retrieving
semantically related US case law. We evaluate text-based (e.g., fastText,
Transformers), citation-based (e.g., DeepWalk, Poincar\'e), and hybrid methods.
We compare in total 27 methods using two silver standards with annotations for
2,964 documents. The silver standards are newly created from Open Case Book and
Wikisource and can be reused under an open license facilitating
reproducibility. Our experiments show that document representations from
averaged fastText word vectors (trained on legal corpora) yield the best
results, closely followed by Poincar\'e citation embeddings. Combining fastText
and Poincar\'e in a hybrid manner further improves the overall result. Besides
the overall performance, we analyze the methods depending on document length,
citation count, and the coverage of their recommendations. We make our source
code, models, and datasets publicly available at
https://github.com/malteos/legal-document-similarity/.
- Abstract（参考訳）: レコメンダシステムは、訴訟を支持するための関連文献を見つけるための法務専門家を支援する。
専門職としての重要性にもかかわらず、法律の応用は勧告システムや表現学習研究の最近の進歩を反映していない。
同時に、法的レコメンデータシステムは、一般に公開されているベンチマークデータセットなしで、小規模のユーザスタディで評価される。
したがって、これらの研究は再現性に制限がある。
研究と実践のギャップに対処するために,意味的に関係のある米国事例法を検索するタスクのための,最先端の文書表現手法について検討する。
テキストベース(例えば、fastText, Transformers)、引用ベース(例えば、DeepWalk, Poincar\'e)、ハイブリッドメソッドを評価します。
2つの銀標準と2,964の文書に対する注釈を用いて合計27の方法を比較した。
silver標準はopen case bookとwikisourceから新たに作成され、再現性を促進するオープンライセンスの下で再利用することができる。
実験の結果,平均化したfastTextワードベクトル(法定コーパスで学習した)の文書表現が最良の結果となり,Poincar\e の引用埋め込みがそれに近づいた。
fastTextとPoincar\'eをハイブリッドに組み合わせることで、全体的な結果が改善される。
全体的なパフォーマンスに加えて,文書の長さや引用数,推奨事項のカバレッジなどによって分析を行う。
ソースコード、モデル、データセットはhttps://github.com/malteos/legal-document-similarity/で公開しています。
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