論文の概要: Sequential Multi-task Learning with Task Dependency for Appeal Judgment Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.07046v1
• Date: Wed, 9 Mar 2022 08:51:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-22 17:32:34.747957
• Title: Sequential Multi-task Learning with Task Dependency for Appeal Judgment Prediction
• Title（参考訳）: 調停予測のためのタスク依存型連続マルチタスク学習
• Authors: Lianxin Song, Xiaohui Han, Guangqi Liu, Wentong Wang, Chaoran Cui, Yilong Yin
• Abstract要約: 法的判断予測(LJP)は、告訴、関連する法律記事、刑期などの判断結果を自動的に予測することを目的としている。 本稿では,上訴裁判所の控訴審判決を判断する上訴判断予測(AJP)について検討する。 本稿では,これらの課題に対処するために,SMAJudge (Task Dependency for Appeal Judgement Prediction) を用いた逐次マルチタスク学習フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.505366852202794
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Legal Judgment Prediction (LJP) aims to automatically predict judgment results, such as charges, relevant law articles, and the term of penalty. It plays a vital role in legal assistant systems and has become a popular research topic in recent years. This paper concerns a worthwhile but not well-studied LJP task, Appeal judgment Prediction (AJP), which predicts the judgment of an appellate court on an appeal case based on the textual description of case facts and grounds of appeal. There are two significant challenges in practice to solve the AJP task. One is how to model the appeal judgment procedure appropriately. The other is how to improve the interpretability of the prediction results. We propose a Sequential Multi-task Learning Framework with Task Dependency for Appeal Judgement Prediction (SMAJudge) to address these challenges. SMAJudge utilizes two sequential components to model the complete proceeding from the lower court to the appellate court and employs an attention mechanism to make the prediction more explainable, which handles the challenges of AJP effectively. Experimental results obtained with a dataset consisting of more than 30K appeal judgment documents have revealed the effectiveness and superiority of SMAJudge.
• Abstract（参考訳）: 法的判断予測(LJP)は、告訴、関連する法律記事、刑期などの判断結果を自動的に予測することを目的としている。 法律アシスタントシステムにおいて重要な役割を担い、近年は人気のある研究トピックとなっている。 本稿では,訴訟事実の文書的記述と上訴の根拠に基づく上訴事件に対する上訴裁判所の判決を予知する,ljpタスクである上訴判断予測(ajp)について述べる。 AJPタスクの解決には2つの重要な課題があります。 1つは、控訴判断手順を適切にモデル化する方法である。 もう1つは、予測結果の解釈性を改善する方法である。 本稿では,これらの課題に対処するために,SMAJudge (Task Dependency for Appeal Judgement Prediction) を用いた逐次マルチタスク学習フレームワークを提案する。 SMAJudgeは、下級裁判所から上級裁判所への完全な手続きをモデル化するために、2つの逐次的コンポーネントを使用し、AJPの課題を効果的に処理する予測をより説明しやすいものにするための注意機構を採用している。 30K以上の上訴判断文書からなるデータセットを用いて得られた実験結果から,SMAJudgeの有効性と優位性が確認された。

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