論文の概要: Similar Cases Recommendation using Legal Knowledge Graphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.04771v1
- Date: Sat, 10 Jul 2021 06:37:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-13 16:02:47.156169
- Title: Similar Cases Recommendation using Legal Knowledge Graphs
- Title（参考訳）: 法的知識グラフを用いた類似事例推薦
- Authors: Jaspreet Singh Dhani, Ruchika Bhatt, Balaji Ganesan, Parikshet Sirohi,
Vasudha Bhatnagar
- Abstract要約: 裁判、判決、法律、その他の法的文書から構築された法的な知識グラフは、質問応答、文書の類似性、検索などの多くのアプリケーションを可能にする。
NLPタスクにおける遠隔監視のための知識グラフの利用はよく研究されているが、ノード類似性のような下流グラフタスクのための知識グラフを使うことで、ノードタイプとその特徴を選択する際の課題が提示される。
このデモでは、法的な知識グラフから導かれたケースグラフにおいて、類似ノードを予測するためのソリューションについて説明する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4790748620223146
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A legal knowledge graph constructed from court cases, judgments, laws and
other legal documents can enable a number of applications like question
answering, document similarity, and search. While the use of knowledge graphs
for distant supervision in NLP tasks is well researched, using knowledge graphs
for downstream graph tasks like node similarity presents challenges in
selecting node types and their features. In this demo, we describe our solution
for predicting similar nodes in a case graph derived from our legal knowledge
graph.
- Abstract（参考訳）: 裁判、判決、法律、その他の法的文書から構築された法的な知識グラフは、質問応答、文書の類似性、検索などの多くのアプリケーションを可能にする。
nlpタスクの遠隔監視にナレッジグラフを使用することはよく研究されているが、ノード類似性のようなダウンストリームグラフタスクにナレッジグラフを使用することは、ノードタイプとその機能の選択に困難をもたらす。
本稿では,法律知識グラフから導出したケースグラフにおける類似ノードの予測手法について述べる。
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