論文の概要: A Multi-Task Benchmark for Korean Legal Language Understanding and Judgement Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05224v1
• Date: Fri, 10 Jun 2022 16:51:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-13 15:37:38.750335
• Title: A Multi-Task Benchmark for Korean Legal Language Understanding and Judgement Prediction
• Title（参考訳）: 韓国の法律言語理解と判断予測のためのマルチタスクベンチマーク
• Authors: Wonseok Hwang, Dongjun Lee, Kyoungyeon Cho, Hanuhl Lee, Minjoon Seo
• Abstract要約: 韓国の法律AIデータセットであるLBox Openの大規模なベンチマークについて紹介する。 この法定コーパスは150万の韓国の先例(2億6400万トークン)で構成され、そのうち過去4年間に63万の判決が下された。 2つの分類課題は事例名(10k)と個々の事例の事実記述による法令(3k)の予測である。 LJP タスクは,(1) 1k 件の犯罪事例からなり,そのモデルに詳細な量の予測,労働への投獄,及び与えられた事実に対する労働範囲のない投獄が求められる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.89425856249463
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The recent advances of deep learning have dramatically changed how machine learning, especially in the domain of natural language processing, can be applied to legal domain. However, this shift to the data-driven approaches calls for larger and more diverse datasets, which are nevertheless still small in number, especially in non-English languages. Here we present the first large-scale benchmark of Korean legal AI datasets, LBox Open, that consists of one legal corpus, two classification tasks, two legal judgement prediction (LJP) tasks, and one summarization task. The legal corpus consists of 150k Korean precedents (264M tokens), of which 63k are sentenced in last 4 years and 96k are from the first and the second level courts in which factual issues are reviewed. The two classification tasks are case names (10k) and statutes (3k) prediction from the factual description of individual cases. The LJP tasks consist of (1) 11k criminal examples where the model is asked to predict fine amount, imprisonment with labor, and imprisonment without labor ranges for the given facts, and (2) 5k civil examples where the inputs are facts and claim for relief and outputs are the degrees of claim acceptance. The summarization task consists of the Supreme Court precedents and the corresponding summaries. We also release LCube, the first Korean legal language model trained on the legal corpus from this study. Given the uniqueness of the Law of South Korea and the diversity of the legal tasks covered in this work, we believe that LBox Open contributes to the multilinguality of global legal research. LBox Open and LCube will be publicly available.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングの最近の進歩は、機械学習、特に自然言語処理の領域において、法的領域に適用できる方法を大きく変えた。 しかし、このデータ駆動アプローチへの移行は、特に非英語言語では、より大きく、より多様なデータセットを必要とする。 本稿では,韓国法務aiデータセットの最初の大規模ベンチマークであるlbox openについて述べる。1つの法務コーパス,2つの分類タスク,2つの法務判断予測(ljp)タスク,1つの要約タスクで構成される。 この法定コーパスは150万件の韓国の先例(264万トークン)で構成されており、うち過去4年間に63万件、第1級および第2級の裁判所から96万件の判決が下されている。 2つの分類課題は事例名(10k)と個々の事例の事実記述による法令(3k)の予測である。 ljpの業務は、(1)モデルが与えられた事実に対して、罰金、禁固、無期懲役の予測を依頼された11k件の犯罪例と、(2)入力が事実であり、救済と出力の請求がクレーム受理の程度である5k件の民事例からなる。 要約作業は最高裁判所の判例とそれに対応する要約からなる。 また,本研究から,韓国初の法的コーパスを訓練した法律言語モデルであるLCubeもリリースした。 韓国の法律の独自性と、この研究がカバーする法的タスクの多様性を考えると、lbox openはグローバル法学研究の多言語性に寄与していると信じている。 LBox OpenとLCubeは一般公開される。

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