論文の概要: Legal Judgment Prediction with Multi-Stage CaseRepresentation Learning in the Real Court Setting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.05192v1
• Date: Mon, 12 Jul 2021 04:27:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-13 16:03:25.083522
• Title: Legal Judgment Prediction with Multi-Stage CaseRepresentation Learning in the Real Court Setting
• Title（参考訳）: 実裁判における多段階事例提示学習による法的判断予測
• Authors: Luyao Ma, Yating Zhang, Tianyi Wang, Xiaozhong Liu, Wei Ye, Changlong Sun, Shikun Zhang
• Abstract要約: 本稿では, 実地裁判所から新たなデータセットを導入し, 法的な判断を合理的に百科事典的に予測する。 大規模な民事裁判データセットを用いた広範な実験は、提案モデルが、法的判断予測のためのクレーム、事実、議論の間の相互作用をより正確に特徴付けることができることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.53133777558123
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Legal judgment prediction(LJP) is an essential task for legal AI. While prior methods studied on this topic in a pseudo setting by employing the judge-summarized case narrative as the input to predict the judgment, neglecting critical case life-cycle information in real court setting could threaten the case logic representation quality and prediction correctness. In this paper, we introduce a novel challenging dataset from real courtrooms to predict the legal judgment in a reasonably encyclopedic manner by leveraging the genuine input of the case -- plaintiff's claims and court debate data, from which the case's facts are automatically recognized by comprehensively understanding the multi-role dialogues of the court debate, and then learnt to discriminate the claims so as to reach the final judgment through multi-task learning. An extensive set of experiments with a large civil trial data set shows that the proposed model can more accurately characterize the interactions among claims, fact and debate for legal judgment prediction, achieving significant improvements over strong state-of-the-art baselines. Moreover, the user study conducted with real judges and law school students shows the neural predictions can also be interpretable and easily observed, and thus enhancing the trial efficiency and judgment quality.
• Abstract（参考訳）: 法的判断予測(LJP)は、法的AIにとって不可欠な課題である。 従来の手法では, 判断を予測するための入力として, 判断を要約したケースナラを使用すれば, 現実の裁判所における重要なケースライフサイクル情報を無視することで, ケースロジックの表現品質と予測正しさを脅かす可能性がある。 本稿では,原告の主張と法廷論争データを利用して,訴訟の真正なインプットを活用することによって,実裁判所の法的判断を合理的に予測する,新たな挑戦的データセットを紹介し,訴訟の事実を,裁判所論争の多極的対話を包括的に理解して認識し,その主張をマルチタスク学習を通じて最終判断に達するために識別することを学ぶ。 大規模な民事裁判データセットを用いた広範な実験は、提案モデルが主張、事実、および法的判断予測のための議論の間の相互作用をより正確に特徴づけ、最先端のベースラインよりも顕著な改善を達成できることを示している。 さらに, 実際の審査員や法学部学生によるユーザスタディでは, 神経予測を解釈し, 容易に観察できることが示され, 試験効率と判定品質が向上した。

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