論文の概要: Algorithmic Learning Foundations for Common Law
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.02866v2
- Date: Thu, 8 Sep 2022 20:30:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 11:00:26.768887
- Title: Algorithmic Learning Foundations for Common Law
- Title(参考訳): 共通法則のためのアルゴリズム学習基盤
- Authors: Jason D. Hartline, Daniel W. Linna Jr., Liren Shan, Alex Tang
- Abstract要約: 本稿では,一般的な法体系を学習アルゴリズムとして考察し,訴訟手続の特定の特徴をモデル化し,このシステムが効率的に学習されるかどうかを問う。
我々のモデルの特徴は、裁判所手続の様々な側面を学習アルゴリズムとして明確に見ることである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.961705913076256
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This paper looks at a common law legal system as a learning algorithm, models
specific features of legal proceedings, and asks whether this system learns
efficiently. A particular feature of our model is explicitly viewing various
aspects of court proceedings as learning algorithms. This viewpoint enables
directly pointing out that when the costs of going to court are not
commensurate with the benefits of going to court, there is a failure of
learning and inaccurate outcomes will persist in cases that settle.
Specifically, cases are brought to court at an insufficient rate. On the other
hand, when individuals can be compelled or incentivized to bring their cases to
court, the system can learn and inaccuracy vanishes over time.
- Abstract(参考訳): 本稿では,法律手続きの具体的特徴をモデル化する学習アルゴリズムとして一般的な法体系を考察し,このシステムが効率的に学習するかどうかを問う。
我々のモデルの特徴は、裁判所手続の様々な側面を学習アルゴリズムとして明確に見ることである。
この視点は直接的に、裁判所への出廷の費用が裁判所への出廷の利益に合致しない場合、学習の失敗と不正確な結果が落ち着く場合に続くことを指摘する。
特に、ケースは不十分な速度で法廷に持ち込まれる。
一方、個人を強制的に、あるいはインセンティブを与えて裁判に持ち込むことができれば、システムは学習し、不正確さは時間の経過とともに消える。
関連論文リスト
- PILOT: Legal Case Outcome Prediction with Case Law [47.718204353667026]
判例法を用いて判例結果の予測を行う際の2つのユニークな課題を同定する。
第一に、意思決定において裁判官の基本的な証拠となる関連する前例を特定することが重要である。
第二に、初期の事例は異なる法的文脈に従う可能性があるため、時間とともに法原則の進化を考慮する必要がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-28T21:18:05Z) - The Ethics of Automating Legal Actors [58.81546227716182]
我々は、裁判官の役割の自動化は、特に一般的な法体系において、難しい倫理的課題を提起すると主張している。
我々の主張は、単に法律を適用するのではなく、法律を積極的に形成する際の裁判官の社会的役割から従う。
モデルが人間レベルの能力を達成できたとしても、法的プロセスの自動化に固有の倫理的懸念は残るだろう。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-01T13:48:46Z) - SAILER: Structure-aware Pre-trained Language Model for Legal Case
Retrieval [75.05173891207214]
判例検索は知的法体系において中心的な役割を果たす。
既存の言語モデルの多くは、異なる構造間の長距離依存関係を理解するのが難しい。
本稿では, LEgal ケース検索のための構造対応プレトランザクショナル言語モデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-22T10:47:01Z) - Exploiting Contrastive Learning and Numerical Evidence for Confusing
Legal Judgment Prediction [46.71918729837462]
訴訟の事実記述文を考慮し、法的判断予測は、事件の告訴、法律記事、刑期を予測することを目的としている。
従来の研究では、標準的なクロスエントロピー分類損失と異なる分類誤差を区別できなかった。
本稿では,モコに基づく教師付きコントラスト学習を提案する。
さらに,事前学習した数値モデルにより符号化された抽出された犯罪量による事実記述の表現をさらに強化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-15T15:53:56Z) - Legal Element-oriented Modeling with Multi-view Contrastive Learning for
Legal Case Retrieval [3.909749182759558]
本稿では,多視点コントラスト学習目標を用いた訴訟検索のための対話型ネットワークを提案する。
ケースビューコントラスト学習は、関連する訴訟表現の間の隠れた空間距離を最小化する。
ケースの法的な要素を検出するために、法的な要素の知識を意識した指標を用いています。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-11T06:47:23Z) - Uncertainty in Criminal Justice Algorithms: simulation studies of the
Pennsylvania Additive Classification Tool [0.0]
我々は、投獄された個人に留置レベルを割り当てるペンシルバニア付加分類ツール(PACT)について検討した。
我々は、刑事司法アルゴリズムがしばしば分析される方法で、PACTを分析します。
我々は,そのようなアルゴリズムを研究するための新しい手法を提案し,実施する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-01T06:27:24Z) - Legal Judgment Prediction with Multi-Stage CaseRepresentation Learning
in the Real Court Setting [25.53133777558123]
本稿では, 実地裁判所から新たなデータセットを導入し, 法的な判断を合理的に百科事典的に予測する。
大規模な民事裁判データセットを用いた広範な実験は、提案モデルが、法的判断予測のためのクレーム、事実、議論の間の相互作用をより正確に特徴付けることができることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-12T04:27:14Z) - What About the Precedent: An Information-Theoretic Analysis of Common
Law [64.49276556192073]
一般的な法律では、新しい事件の結果は、既存の法令ではなく、前例によって決定されることが多い。
私たちは、2つの長年にわたる法学的な見解を比較することで、この問題に最初に取り組みました。
前例の主張は事件の結果と0.38ナットの情報を共有しているのに対し、前例の事実は0.18ナットの情報しか共有していない。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-25T11:20:09Z) - Equality before the Law: Legal Judgment Consistency Analysis for
Fairness [55.91612739713396]
本論文では,LInCo(Legal Inconsistency Coefficient)の判定不整合性評価指標を提案する。
法的な判断予測(LJP)モデルを用いて異なる集団の裁判官をシミュレートし、異なる集団で訓練されたLJPモデルによる判断結果の不一致を判断する。
私達はLInCoを実際の場合の不一致を探検するために使用し、次の観察に来ます:(1)地域およびジェンダーの不一致は法制度でありますが、ジェンダーの不一致は地方不一致より大いにより少しです。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-25T14:28:00Z) - Distinguish Confusing Law Articles for Legal Judgment Prediction [30.083642130015317]
LJP(Lawal Judgment Prediction)は、その事実を記述したテキストが与えられた場合、訴訟の判断結果を自動的に予測するタスクである。
LJP の課題を解決するために,エンド・ツー・エンドのモデル LADAN を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-06T11:09:44Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。