論文の概要: Indian Legal NLP Benchmarks : A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.06056v1
- Date: Tue, 13 Jul 2021 13:10:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-14 19:11:33.604711
- Title: Indian Legal NLP Benchmarks : A Survey
- Title(参考訳): インドの法律NLPベンチマーク : 調査
- Authors: Prathamesh Kalamkar, Janani Venugopalan Ph.D., Vivek Raghavan Ph.D
- Abstract要約: インド法典テキストのために、別々に自然言語処理ベンチマークを作成する必要がある。
これは、インドの法律テキストに対する自然言語処理の応用の革新を刺激する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Availability of challenging benchmarks is the key to advancement of AI in a
specific field.Since Legal Text is significantly different than normal English
text, there is a need to create separate Natural Language Processing benchmarks
for Indian Legal Text which are challenging and focus on tasks specific to
Legal Systems. This will spur innovation in applications of Natural language
Processing for Indian Legal Text and will benefit AI community and Legal
fraternity. We review the existing work in this area and propose ideas to
create new benchmarks for Indian Legal Natural Language Processing.
- Abstract(参考訳): 挑戦的なベンチマークの可用性は、特定の分野におけるAIの進歩の鍵であり、法定テキストは通常の英語のテキストと大きく異なるため、インド法定テキストのための別の自然言語処理ベンチマークを作成する必要がある。
これはインドの法的テキストに対する自然言語処理の応用の革新を刺激し、aiコミュニティと法的友愛に利益をもたらすだろう。
本稿では,インド法定自然言語処理のための新しいベンチマークを作成するためのアイデアを提案する。
関連論文リスト
- VLSP 2023 -- LTER: A Summary of the Challenge on Legal Textual
Entailment Recognition [7.030684932312313]
本稿では,ベトナム語に関する法律分野における最初の基礎研究について紹介する。
我々は、対処すべき課題を提起する法的領域において重要な言語的側面について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-06T03:42:06Z) - Improving Access to Justice for the Indian Population: A Benchmark for
Evaluating Translation of Legal Text to Indian Languages [2.8300485344102477]
インド司法裁判所の法的文書の多くは、歴史的理由から複雑な英語で書かれている。
インドの人口の約10%が英語を読むのに慣れている。
我々は、英語と9つのインド語で整列したテキスト単位を含む、最初の高品質な法定並列コーパスを構築した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-15T07:49:56Z) - Legal Question-Answering in the Indian Context: Efficacy, Challenges,
and Potential of Modern AI Models [3.552993426200889]
法的なQAプラットフォームは、法の専門家が法学的な文書を扱う方法を変えることを約束する。
本論文では,OpenAI GPTモデルを基準点として,検索とQA機構の配列をゼロとする。
本研究の根拠は、その複雑な性質と関連する論理的制約によって区別される、インドの刑事法的な景観と結びついている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-26T07:56:55Z) - NeCo@ALQAC 2023: Legal Domain Knowledge Acquisition for Low-Resource
Languages through Data Enrichment [2.441072488254427]
本稿では,ベトナムのテキスト処理タスクに対するNeCo Teamのソリューションを,ALQAC 2023(Automated Legal Question Answering Competition 2023)で紹介する。
法的な文書検索タスクでは,類似度ランキングと深層学習モデルを組み合わせた手法が採用されているが,第2の課題では,異なる質問タイプを扱うための適応的手法が提案されている。
提案手法は, 競争の両課題において, 法的分野における質問応答システムの潜在的メリットと有効性を示す, 卓越した結果を達成している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-11T14:43:45Z) - PLUE: Language Understanding Evaluation Benchmark for Privacy Policies
in English [77.79102359580702]
プライバシポリシ言語理解評価ベンチマークは,プライバシポリシ言語理解を評価するマルチタスクベンチマークである。
また、プライバシポリシの大規模なコーパスを収集し、プライバシポリシドメイン固有の言語モデル事前トレーニングを可能にします。
ドメイン固有の連続的な事前トレーニングは、すべてのタスクでパフォーマンスを改善することを実証します。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-20T05:58:32Z) - An Inclusive Notion of Text [69.36678873492373]
テキストの概念の明確さは再現可能で一般化可能なNLPにとって不可欠である,と我々は主張する。
言語的および非言語的要素の2層分類を導入し,NLPモデリングに使用することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-10T14:26:43Z) - Pre-trained Language Models for the Legal Domain: A Case Study on Indian
Law [7.366081387295463]
私たちは、インドの法律データに基づいて、人気のある2つの法的PLM(LegalBERTとCaseLawBERT)を再訓練し、インドの法文に基づく語彙でモデルをゼロからトレーニングします。
我々は,新たなドメイン(インド文)の性能向上だけでなく,原ドメイン(ヨーロッパ文,イギリス文)の性能向上にも留意する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-13T15:01:11Z) - NusaX: Multilingual Parallel Sentiment Dataset for 10 Indonesian Local
Languages [100.59889279607432]
インドネシアにおける言語の資源開発に重点を置いている。
インドネシアのほとんどの言語は絶滅危惧種に分類され、一部は絶滅している。
インドネシアで10の低リソース言語を対象とした,最初の並列リソースを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-31T17:03:50Z) - MCoNaLa: A Benchmark for Code Generation from Multiple Natural Languages [76.93265104421559]
英語以外の自然言語コマンドからコード生成をベンチマークします。
スペイン語,日本語,ロシア語の3言語で896個のNLコードペアを注釈した。
難易度はこれらの3つの言語によって異なるが、全てのシステムは英語にかなり遅れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-16T04:21:50Z) - Lawformer: A Pre-trained Language Model for Chinese Legal Long Documents [56.40163943394202]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-09T09:39:25Z) - How Does NLP Benefit Legal System: A Summary of Legal Artificial
Intelligence [81.04070052740596]
法律人工知能(Legal AI)は、人工知能、特に自然言語処理の技術を適用して、法的領域におけるタスクに役立てることに焦点を当てている。
本稿では,LegalAIにおける研究の歴史,現状,今後の方向性について紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-25T14:45:15Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。