論文の概要: LexGLUE: A Benchmark Dataset for Legal Language Understanding in English

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.00976v1
• Date: Sun, 3 Oct 2021 10:50:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-06 06:21:38.677919
• Title: LexGLUE: A Benchmark Dataset for Legal Language Understanding in English
• Title（参考訳）: LexGLUE: 英語の法言語理解のためのベンチマークデータセット
• Authors: Ilias Chalkidis, Abhik Jana, Dirk Hartung, Michael Bommarito, Ion Androutsopoulos, Daniel Martin Katz, and Nikolaos Aletras
• Abstract要約: 我々は,多種多様なNLUタスクのモデル性能を評価するためのデータセットの集合であるLexGLUEベンチマークを紹介する。 また、複数の汎用的および法的指向モデルの評価と分析を行い、後者が複数のタスクにまたがるパフォーマンス改善を一貫して提供することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.026117429782996
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Law, interpretations of law, legal arguments, agreements, etc. are typically expressed in writing, leading to the production of vast corpora of legal text. Their analysis, which is at the center of legal practice, becomes increasingly elaborate as these collections grow in size. Natural language understanding (NLU) technologies can be a valuable tool to support legal practitioners in these endeavors. Their usefulness, however, largely depends on whether current state-of-the-art models can generalize across various tasks in the legal domain. To answer this currently open question, we introduce the Legal General Language Understanding Evaluation (LexGLUE) benchmark, a collection of datasets for evaluating model performance across a diverse set of legal NLU tasks in a standardized way. We also provide an evaluation and analysis of several generic and legal-oriented models demonstrating that the latter consistently offer performance improvements across multiple tasks.
• Abstract（参考訳）: 法律、法律の解釈、法的議論、合意などは通常、書面で表現され、法文の膨大なコーパスが生み出される。 彼らの分析は、法律実務の中心にあり、これらのコレクションのサイズが大きくなるにつれて、ますます精巧になっていく。 自然言語理解(NLU)技術は、これらの取り組みにおける法的実践者を支援する貴重なツールとなり得る。 しかし、それらの有用性は、現在の最先端モデルが法域内の様々なタスクにまたがって一般化できるかどうかに大きく依存する。 現在公開されているこの疑問に答えるために、我々は、さまざまな法的NLUタスクの集合にわたるモデルパフォーマンスを評価するデータセットの集合であるLexGLUEベンチマーク(LexGLUE)を紹介する。 また,複数タスクにまたがる性能改善が一貫して実現されていることを示す,いくつかの汎用的および法的なモデルの評価と分析も提供する。

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