論文の概要: HLDC: Hindi Legal Documents Corpus

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.00806v1
• Date: Sat, 2 Apr 2022 08:22:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-05 12:36:57.927725
• Title: HLDC: Hindi Legal Documents Corpus
• Title（参考訳）: hldc:ヒンディーの法律文書コーパス
• Authors: Arnav Kapoor and Mudit Dhawan and Anmol Goel and T.H. Arjun and Akshala Bhatnagar and Vibhu Agrawal and Amul Agrawal and Arnab Bhattacharya and Ponnurangam Kumaraguru and Ashutosh Modi
• Abstract要約: Hindi Legal Documents Corpus (HLDC) は、ヒンディー語で900万以上の法的文書のコーパスである。 ドキュメントは、下流アプリケーションの開発を可能にするために、クリーンで構造化されている。 コーパスのユースケースとして,保釈予測の課題を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.249402492320398
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Many populous countries including India are burdened with a considerable backlog of legal cases. Development of automated systems that could process legal documents and augment legal practitioners can mitigate this. However, there is a dearth of high-quality corpora that is needed to develop such data-driven systems. The problem gets even more pronounced in the case of low resource languages such as Hindi. In this resource paper, we introduce the Hindi Legal Documents Corpus (HLDC), a corpus of more than 900K legal documents in Hindi. Documents are cleaned and structured to enable the development of downstream applications. Further, as a use-case for the corpus, we introduce the task of bail prediction. We experiment with a battery of models and propose a Multi-Task Learning (MTL) based model for the same. MTL models use summarization as an auxiliary task along with bail prediction as the main task. Experiments with different models are indicative of the need for further research in this area. We release the corpus and model implementation code with this paper: https://github.com/Exploration-Lab/HLDC
• Abstract（参考訳）: インドを含む多くの人口国は、訴訟のかなりの棚上げに苦しめられている。 法的文書を処理し、法律実務者を増やす自動化システムの開発は、これを緩和することができる。 しかし、このようなデータ駆動システムを開発するために必要な高品質なコーパスが多数存在する。 この問題は、ヒンディー語のような低リソース言語の場合、さらに顕著になる。 本稿では,ヒンディー語の法的文書900万以上のコーパスであるヒンディー法文書コーパス(hldc)を紹介する。 ドキュメントはクリーンで構造化されており、下流アプリケーションの開発を可能にする。 さらに,コーパスのユースケースとして,保釈予測の課題を紹介する。 本稿では,モデルのバッテリを実験し,Multi-Task Learning(MTL)に基づくモデルを提案する。 MTLモデルは、補助タスクとして要約を使用し、保釈予測を主タスクとする。 異なるモデルを用いた実験は、この分野におけるさらなる研究の必要性を示している。 本論文でコーパスとモデル実装のコードを公開します。

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