論文の概要: On the Role of Negative Precedent in Legal Outcome Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.08225v2
• Date: Thu, 6 Oct 2022 09:29:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 10:34:02.066998
• Title: On the Role of Negative Precedent in Legal Outcome Prediction
• Title（参考訳）: 法的結果予測における否定的前例の役割について
• Authors: Josef Valvoda, Ryan Cotterell, Simone Teufel
• Abstract要約: ポジティブな結果の予測である法的結果の予測は、AIにおいてますます一般的なタスクである。 ここでは、ネガティブな結果に焦点をあて、ネガティブな結果予測の新しいタスクを導入します。 正および負の結果を予測する既存モデルの非対称性を発見する。 裁判所手続きのダイナミクスにインスパイアされた2つの新しいモデルを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.30798081417115
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Every legal case sets a precedent by developing the law in one of the following two ways. It either expands its scope, in which case it sets positive precedent, or it narrows it, in which case it sets negative precedent. Legal outcome prediction, the prediction of positive outcome, is an increasingly popular task in AI. In contrast, we turn our focus to negative outcomes here, and introduce a new task of negative outcome prediction. We discover an asymmetry in existing models' ability to predict positive and negative outcomes. Where the state-of-the-art outcome prediction model we used predicts positive outcomes at 75.06 F1, it predicts negative outcomes at only 10.09 F1, worse than a random baseline. To address this performance gap, we develop two new models inspired by the dynamics of a court process. Our first model significantly improves positive outcome prediction score to 77.15 F1 and our second model more than doubles the negative outcome prediction performance to 24.01 F1. Despite this improvement, shifting focus to negative outcomes reveals that there is still much room for improvement for outcome prediction models.
• Abstract（参考訳）: あらゆる訴訟は、以下の2つの方法のいずれかで法律を開発することによって前例を定めている。 範囲を広げて、肯定的な前例を設定するか、狭めるか、否定的な前例を作るかのどちらかである。 ポジティブな結果の予測である法的結果予測は、AIにおいてますます一般的なタスクである。 対照的に、私たちはここでネガティブな結果に焦点をあて、ネガティブな結果予測の新しいタスクを導入します。 正および負の結果を予測する既存モデルの非対称性を発見する。 私たちが使用した最先端の結果予測モデルは75.06 F1で正の結果を予測するが、ランダムなベースラインよりも悪い10.09 F1で負の結果を予測する。 この性能ギャップに対処するために、裁判所プロセスのダイナミクスに触発された2つの新しいモデルを開発する。 第1モデルは 77.15 F1 に,第2モデルは24.01 F1 に負の結果予測性能を2倍以上に向上させる。 この改善にもかかわらず、ネガティブな結果に焦点を移すことで、結果予測モデルにはまだ改善の余地が残っていることが分かる。

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