論文の概要: LeSICiN: A Heterogeneous Graph-based Approach for Automatic Legal Statute Identification from Indian Legal Documents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.14731v1
• Date: Wed, 29 Dec 2021 18:39:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-30 15:31:12.009355
• Title: LeSICiN: A Heterogeneous Graph-based Approach for Automatic Legal Statute Identification from Indian Legal Documents
• Title（参考訳）: LeSICiN:インド法典からの自動法規同定のための不均一グラフに基づくアプローチ
• Authors: Shounak Paul, Pawan Goyal and Saptarshi Ghosh
• Abstract要約: 法的法規識別 (LSI) は、法規の特定の記述や訴訟の証拠に関連する法規を特定することを目的としている。 既存の方法は、そのようなタスクを導くために、Factsと法的な記事のテキストコンテンツのみを利用する。 我々は、LSIタスクのためのテキストと法的な引用ネットワークの両方を利用するための第一歩を踏み出す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.059041122060686
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The task of Legal Statute Identification (LSI) aims to identify the legal statutes that are relevant to a given description of Facts or evidence of a legal case. Existing methods only utilize the textual content of Facts and legal articles to guide such a task. However, the citation network among case documents and legal statutes is a rich source of additional information, which is not considered by existing models. In this work, we take the first step towards utilising both the text and the legal citation network for the LSI task. We curate a large novel dataset for this task, including Facts of cases from several major Indian Courts of Law, and statutes from the Indian Penal Code (IPC). Modeling the statutes and training documents as a heterogeneous graph, our proposed model LeSICiN can learn rich textual and graphical features, and can also tune itself to correlate these features. Thereafter, the model can be used to inductively predict links between test documents (new nodes whose graphical features are not available to the model) and statutes (existing nodes). Extensive experiments on the dataset show that our model comfortably outperforms several state-of-the-art baselines, by exploiting the graphical structure along with textual features. The dataset and our codes are available at https://github.com/Law-AI/LeSICiN.
• Abstract（参考訳）: 法規識別タスク(英語: task of legal laws identification,lsi)は、与えられた事実または訴訟の証拠の記載に関連する法規を識別することを目的としている。 既存の手法では、事実と法的記事のテクストコンテンツのみを使用し、そのようなタスクを導く。 しかし、ケース文書と法規間の引用ネットワークは、既存のモデルでは考慮されていない追加情報の豊富な情報源である。 本研究は,LSIタスクにおけるテキストと法的な引用ネットワークの活用に向けた第一歩を踏み出したものである。 いくつかの主要なインド法裁判所の事例と、インド刑法典(IPC)の法令を含む、このタスクのための大きな新しいデータセットをキュレートする。 提案するモデルLeSICiNは,規則や文書を異種グラフとしてモデル化し,リッチテキストやグラフィカルな特徴を学習し,それらの特徴を相互に関連付けることができる。 その後、このモデルはテスト文書(モデルのグラフィカルな特徴が利用できない新しいノード)と法令(既存のノード)の間のリンクを誘導的に予測するのに使うことができる。 データセットに関する広範囲な実験により,本モデルがテキストの特徴とともにグラフィカルな構造を活用し,最先端のベースラインを快適に上回っていることが示された。 データセットとコードはhttps://github.com/Law-AI/LeSICiN.orgで公開されている。

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