論文の概要: Unsupervised Simplification of Legal Texts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.00557v1
• Date: Thu, 1 Sep 2022 15:58:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-02 13:15:32.883544
• Title: Unsupervised Simplification of Legal Texts
• Title（参考訳）: 法的文書の教師なし簡易化
• Authors: Mert Cemri, Tolga \c{C}ukur, Aykut Ko\c{c}
• Abstract要約: 法律テキスト(USLT)の教師なし簡易化手法を提案する。 USLTは複雑な単語を置換し、長い文を分割することでドメイン固有のTSを実行する。 我々は,USLTがテキストの簡潔さを保ちながら,最先端のドメイン汎用TSメソッドよりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The processing of legal texts has been developing as an emerging field in natural language processing (NLP). Legal texts contain unique jargon and complex linguistic attributes in vocabulary, semantics, syntax, and morphology. Therefore, the development of text simplification (TS) methods specific to the legal domain is of paramount importance for facilitating comprehension of legal text by ordinary people and providing inputs to high-level models for mainstream legal NLP applications. While a recent study proposed a rule-based TS method for legal text, learning-based TS in the legal domain has not been considered previously. Here we introduce an unsupervised simplification method for legal texts (USLT). USLT performs domain-specific TS by replacing complex words and splitting long sentences. To this end, USLT detects complex words in a sentence, generates candidates via a masked-transformer model, and selects a candidate for substitution based on a rank score. Afterward, USLT recursively decomposes long sentences into a hierarchy of shorter core and context sentences while preserving semantic meaning. We demonstrate that USLT outperforms state-of-the-art domain-general TS methods in text simplicity while keeping the semantics intact.
• Abstract（参考訳）: 法律文書の処理は自然言語処理(NLP)の新たな分野として発展してきた。 法的テキストには独自の用語と、語彙、意味論、構文、形態学における複雑な言語的属性が含まれている。 したがって、法領域特有のts(text simplification)メソッドの開発は、一般人による法典理解の促進や、主流の法定nlpアプリケーションのための高レベルモデルへのインプットの提供において極めて重要である。 最近の研究では、法文の規則に基づくTS法が提案されているが、法域における学習に基づくTS法はこれまで検討されていない。 本稿では,法的テキスト(USLT)の教師なし単純化手法を紹介する。 USLTは複雑な単語を置換し、長い文を分割することでドメイン固有のTSを実行する。 この目的のために、USLTは文中の複雑な単語を検出し、マスク変換器モデルを介して候補を生成し、ランクスコアに基づいて置換候補を選択する。 その後、USLTは長い文を、意味的な意味を保ちながら、短いコアとコンテキストの文の階層に再帰的に分解する。 我々は,USLTがテキストの簡潔さを保ちながら,最先端のドメイン汎用TSメソッドよりも優れていることを示す。

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