Fugu-MT 論文翻訳(概要): JNLP Team: Deep Learning Approaches for Legal Processing Tasks in COLIEE 2021

論文の概要: JNLP Team: Deep Learning Approaches for Legal Processing Tasks in COLIEE 2021

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.13405v1
Date: Fri, 25 Jun 2021 03:31:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-06-28 13:09:01.532964
Title: JNLP Team: Deep Learning Approaches for Legal Processing Tasks in COLIEE 2021
Title（参考訳）: JNLPチーム:COLIEE 2021における法律処理タスクのためのディープラーニングアプローチ
Authors: Ha-Thanh Nguyen, Phuong Minh Nguyen, Thi-Hai-Yen Vuong, Quan Minh Bui, Chau Minh Nguyen, Binh Tran Dang, Vu Tran, Minh Le Nguyen, Ken Satoh
Abstract要約: COLIEEは、自動コンピュータ化された法律テキスト処理における毎年のコンペティションである。本稿では,法律文書処理における深層学習の手法と実験結果について報告する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8700700550095686
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: COLIEE is an annual competition in automatic computerized legal text processing. Automatic legal document processing is an ambitious goal, and the structure and semantics of the law are often far more complex than everyday language. In this article, we survey and report our methods and experimental results in using deep learning in legal document processing. The results show the difficulties as well as potentials in this family of approaches.
Abstract（参考訳）: COLIEEは、自動コンピュータ化された法律テキスト処理における毎年のコンペティションである。自動法的文書処理は野心的な目標であり、法律の構造と意味論は日常言語よりもはるかに複雑であることが多い。本稿では,法律文書処理における深層学習の方法と実験結果について調査・報告する。結果は、この一連のアプローチの難しさと可能性を示している。

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