論文の概要: Lawformer: A Pre-trained Language Model for Chinese Legal Long Documents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.03887v1
• Date: Sun, 9 May 2021 09:39:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-11 15:03:00.167951
• Title: Lawformer: A Pre-trained Language Model for Chinese Legal Long Documents
• Title（参考訳）: ローフォーマー:中国の法律文書のための事前訓練された言語モデル
• Authors: Chaojun Xiao, Xueyu Hu, Zhiyuan Liu, Cunchao Tu, Maosong Sun
• Abstract要約: 我々は,中国法定長文理解のためのLongformerベースの事前学習言語モデル,Lawformerをリリースする。 判決の予測,類似事例の検索,法的読解,法的質問の回答など,さまざまな法務上の課題について法務担当者を評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.40163943394202
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Legal artificial intelligence (LegalAI) aims to benefit legal systems with the technology of artificial intelligence, especially natural language processing (NLP). Recently, inspired by the success of pre-trained language models (PLMs) in the generic domain, many LegalAI researchers devote their effort to apply PLMs to legal tasks. However, utilizing PLMs to address legal tasks is still challenging, as the legal documents usually consist of thousands of tokens, which is far longer than the length that mainstream PLMs can process. In this paper, we release the Longformer-based pre-trained language model, named as Lawformer, for Chinese legal long documents understanding. We evaluate Lawformer on a variety of LegalAI tasks, including judgment prediction, similar case retrieval, legal reading comprehension, and legal question answering. The experimental results demonstrate that our model can achieve promising improvement on tasks with long documents as inputs.
• Abstract（参考訳）: 法律人工知能(LegalAI)は、人工知能、特に自然言語処理(NLP)の技術により、法体系の恩恵を受けることを目的としている。 近年、ジェネリックドメインにおける事前学習言語モデル(PLM)の成功に触発されて、多くの LegalAI 研究者が法的タスクに PLM を適用する取り組みに取り組んだ。 しかし、法律文書は通常数千のトークンで構成されており、主流のplmが処理できる期間よりもはるかに長いため、plmを法的タスクに利用することは依然として困難である。 本稿では,中国法定長文理解のためのLongformer-based pre-trained language model,Lawformer をリリースする。 判決の予測,類似事例の検索,法的読解,法的質問の回答など,さまざまな法務上の課題について法務担当者を評価した。 実験結果から,本モデルでは,長い文書を入力としてタスクに対して有望な改善を達成できることが示された。

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