論文の概要: Multi-granular Legal Topic Classification on Greek Legislation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.15298v1
• Date: Thu, 30 Sep 2021 17:43:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-01 16:12:35.171766
• Title: Multi-granular Legal Topic Classification on Greek Legislation
• Title（参考訳）: ギリシャ法に関する多元的法的話題分類
• Authors: Christos Papaloukas, Ilias Chalkidis, Konstantinos Athinaios, Despina-Athanasia Pantazi, Manolis Koubarakis
• Abstract要約: ギリシア語で書かれた法律文書を分類する作業について研究する。 ギリシャの法律文書分類のタスクがオープンな研究プロジェクトで検討されたのはこれが初めてである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.09134848993518
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we study the task of classifying legal texts written in the Greek language. We introduce and make publicly available a novel dataset based on Greek legislation, consisting of more than 47 thousand official, categorized Greek legislation resources. We experiment with this dataset and evaluate a battery of advanced methods and classifiers, ranging from traditional machine learning and RNN-based methods to state-of-the-art Transformer-based methods. We show that recurrent architectures with domain-specific word embeddings offer improved overall performance while being competitive even to transformer-based models. Finally, we show that cutting-edge multilingual and monolingual transformer-based models brawl on the top of the classifiers' ranking, making us question the necessity of training monolingual transfer learning models as a rule of thumb. To the best of our knowledge, this is the first time the task of Greek legal text classification is considered in an open research project, while also Greek is a language with very limited NLP resources in general.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,ギリシア語で書かれた法文を分類する作業について検討する。 我々は、ギリシャの法律に基づく新しいデータセットを紹介し、公開する。4万以上の公的機関からなる、ギリシャの立法資源を分類する。 このデータセットを実験し、従来の機械学習やRNNベースの手法から最先端のTransformerベースの手法まで、高度な手法と分類器の電池評価を行う。 ドメイン固有の単語埋め込みを持つ繰り返しアーキテクチャは、トランスフォーマーベースのモデルに対してさえ競合しながら、全体的なパフォーマンスを改善していることを示す。 最後に,多言語・単言語トランスフォーマーを用いたモデルが分類器のランキングの上位に現れることを示し,母語規則として単言語トランスフォーメーション学習モデルの訓練の必要性を疑問視する。 我々の知る限りでは、ギリシャ語法テキスト分類のタスクがオープンな研究プロジェクトで検討されたのはこれが初めてであり、ギリシャ語は一般に非常に限られたNLP資源を持つ言語でもある。

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