論文の概要: Semantic Segmentation of Legal Documents via Rhetorical Roles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.01836v1
- Date: Fri, 3 Dec 2021 10:49:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-06 14:18:33.097124
- Title: Semantic Segmentation of Legal Documents via Rhetorical Roles
- Title（参考訳）: 修辞的役割による法的文書のセマンティックセグメンテーション
- Authors: Vijit Malik and Rishabh Sanjay and Shouvik Kumar Guha and Shubham
Kumar Nigam and Angshuman Hazarika and Arnab Bhattacharya and Ashutosh Modi
- Abstract要約: 本稿では,法的文書を意味的に一貫性のある単位に分割する修辞的役割 (RR) システムを提案する。
我々は,法的文書をセグメント化するための補助的タスクとして,文書の修辞的役割ラベルシフトを用いたマルチタスク学習に基づくディープラーニングモデルを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.285073688021526
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Legal documents are unstructured, use legal jargon, and have considerable
length, making it difficult to process automatically via conventional text
processing techniques. A legal document processing system would benefit
substantially if the documents could be semantically segmented into coherent
units of information. This paper proposes a Rhetorical Roles (RR) system for
segmenting a legal document into semantically coherent units: facts, arguments,
statute, issue, precedent, ruling, and ratio. With the help of legal experts,
we propose a set of 13 fine-grained rhetorical role labels and create a new
corpus of legal documents annotated with the proposed RR. We develop a system
for segmenting a document into rhetorical role units. In particular, we develop
a multitask learning-based deep learning model with document rhetorical role
label shift as an auxiliary task for segmenting a legal document. We experiment
extensively with various deep learning models for predicting rhetorical roles
in a document, and the proposed model shows superior performance over the
existing models. Further, we apply RR for predicting the judgment of legal
cases and show that the use of RR enhances the prediction compared to the
transformer-based models.
- Abstract（参考訳）: 法律文書は非構造化されており、法的な用語を用いており、かなり長いため、従来のテキスト処理技術による自動処理が困難である。
法的文書処理システムは、文書を意味的に一貫性のある情報単位に分割できれば、かなりの恩恵を受けるだろう。
本稿では,法的文書を意味的に一貫性のある単位(事実,議論,法令,問題,前例,判決,比率)に区分する修辞的役割(RR)システムを提案する。
法律の専門家の助けを借りて,13のきめ細かな修辞的役割ラベルのセットを提案し,提案されたrrに注釈を付した新しい法文書のコーパスを作成する。
文書を修辞的役割単位に分割するシステムを開発した。
特に,法的文書をセグメント化するための補助的タスクとして,文書の修辞的役割ラベルシフトを伴うマルチタスク学習に基づくディープラーニングモデルを開発する。
文書中の修辞的役割を予測するための様々な深層学習モデルを用いて広範囲に実験を行い、提案モデルは既存のモデルよりも優れた性能を示す。
さらに, 訴訟の判断にRRを適用し, RRを用いた場合, 変圧器モデルと比較して予測が向上することを示す。
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