論文の概要: Case law retrieval: problems, methods, challenges and evaluations in the last 20 years

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.07209v1
• Date: Tue, 15 Feb 2022 06:01:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-17 02:20:42.130283
• Title: Case law retrieval: problems, methods, challenges and evaluations in the last 20 years
• Title（参考訳）: 事例法検索 : 過去20年間の課題・方法・課題・評価
• Authors: Daniel Locke and Guido Zuccon
• Abstract要約: 我々は過去20年間の事例法検索の方法を調査した。 今後、事例法検索システムの評価に直面する課題と課題について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.13408774493739
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Case law retrieval is the retrieval of judicial decisions relevant to a legal question. Case law retrieval comprises a significant amount of a lawyer's time, and is important to ensure accurate advice and reduce workload. We survey methods for case law retrieval from the past 20 years and outline the problems and challenges facing evaluation of case law retrieval systems going forward. Limited published work has focused on improving ranking in ad-hoc case law retrieval. But there has been significant work in other areas of case law retrieval, and legal information retrieval generally. This is likely due to legal search providers being unwilling to give up the secrets of their success to competitors. Most evaluations of case law retrieval have been undertaken on small collections and focus on related tasks such as question-answer systems or recommender systems. Work has not focused on Cranfield style evaluations and baselines of methods for case law retrieval on publicly available test collections are not present. This presents a major challenge going forward. But there are reasons to question the extent of this problem, at least in a commercial setting. Without test collections to baseline approaches it cannot be known whether methods are promising. Works by commercial legal search providers show the effectiveness of natural language systems as well as query expansion for case law retrieval. Machine learning is being applied to more and more legal search tasks, and undoubtedly this represents the future of case law retrieval.
• Abstract（参考訳）: 判例法検索は、法的問題に関連する司法判断の検索である。 事例法検索は,弁護士の時間を大幅に短縮し,正確なアドバイスの確保と作業負荷の削減が重要である。 我々は過去20年間の事例法検索の方法を調査し,今後の事例法検索システムの評価に直面する課題と課題を概説する。 限定された出版作業は、アドホックケース法検索におけるランキングの改善に焦点を当てている。 しかし、他の事例法検索や法情報検索の分野では重要な研究がなされている。 これは、合法的な検索プロバイダーが、彼らの成功の秘密をライバルに譲ろうとしないからだろう。 事例法検索のほとんどの評価は、小規模な収集と質問応答システムやレコメンデーターシステムといった関連するタスクに焦点を当てている。 クランフィールドスタイルの評価や、公に入手可能なテストコレクションのケースロー検索方法のベースラインは存在していない。 これは今後の大きな課題である。 しかし、少なくとも商用環境では、この問題の範囲に疑問を呈する理由がある。 テストコレクションからベースラインアプローチがなければ、メソッドが有望かどうかはわからない。 商用の法律検索プロバイダによる研究は、自然言語システムの有効性と事例法検索のためのクエリ拡張を示している。 機械学習は、ますます多くの法的検索タスクに応用されつつあるが、間違いなくこれは、ケースロー検索の未来を表している。

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