論文の概要: Legal Case Document Summarization: Extractive and Abstractive Methods
and their Evaluation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07544v1
- Date: Fri, 14 Oct 2022 05:43:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-17 17:09:56.444623
- Title: Legal Case Document Summarization: Extractive and Abstractive Methods
and their Evaluation
- Title（参考訳）: 判例文書要約:抽出的・抽象的手法とその評価
- Authors: Abhay Shukla, Paheli Bhattacharya, Soham Poddar, Rajdeep Mukherjee,
Kripabandhu Ghosh, Pawan Goyal, Saptarshi Ghosh
- Abstract要約: 訴訟判断文書の要約は、法律NLPにおいて難しい問題である。
法的事例文書に適用した場合の要約モデルの異なる族がどのように機能するかについては、あまり分析されていない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.502115682980559
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Summarization of legal case judgement documents is a challenging problem in
Legal NLP. However, not much analyses exist on how different families of
summarization models (e.g., extractive vs. abstractive) perform when applied to
legal case documents. This question is particularly important since many recent
transformer-based abstractive summarization models have restrictions on the
number of input tokens, and legal documents are known to be very long. Also, it
is an open question on how best to evaluate legal case document summarization
systems. In this paper, we carry out extensive experiments with several
extractive and abstractive summarization methods (both supervised and
unsupervised) over three legal summarization datasets that we have developed.
Our analyses, that includes evaluation by law practitioners, lead to several
interesting insights on legal summarization in specific and long document
summarization in general.
- Abstract（参考訳）: 訴訟判断文書の要約は、法律NLPにおいて難しい問題である。
しかし、法的事例文書に適用された場合の要約モデル(例えば、抽出対抽象的)の違いについてはあまり分析されていない。
最近のトランスフォーマティブベースの抽象要約モデルは、入力トークンの数に制限があり、法的文書は非常に長いことが知られているため、この問題は特に重要である。
また、訴訟書類要約システムを評価するのが最善であるかについては、公然の疑問である。
本稿では,これまでに開発した3つの法的要約データセットに対して,複数の抽出的,抽象的要約手法(教師なし,教師なし)を用いて広範な実験を行った。
法律実務者による評価を含む分析は、特定の文書の要約と長い文書の要約に関するいくつかの興味深い洞察をもたらす。
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