論文の概要: AraLegal-BERT: A pretrained language model for Arabic Legal text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08284v1
• Date: Sat, 15 Oct 2022 13:08:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 18:17:20.029073
• Title: AraLegal-BERT: A pretrained language model for Arabic Legal text
• Title（参考訳）: AraLegal-BERT:アラビア法典の事前訓練言語モデル
• Authors: Muhammad AL-Qurishi and Sarah AlQaseemi and Riad Soussi
• Abstract要約: AraLegal-BERTは双方向エンコーダトランスフォーマーベースのモデルで、徹底的にテストされ、慎重に最適化されている。 AraLegal-BERTを微調整し、3つの自然言語理解(NLU)タスクにおいて、アラビア語の3つのBERT変種に対して評価した。 その結果、AraLegal-BERTのベースバージョンは、法典テキストよりも一般的なBERTよりも精度が高いことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.399013650624183
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The effectiveness of the BERT model on multiple linguistic tasks has been well documented. On the other hand, its potentials for narrow and specific domains such as Legal, have not been fully explored. In this paper, we examine how BERT can be used in the Arabic legal domain and try customizing this language model for several downstream tasks using several different domain-relevant training and testing datasets to train BERT from scratch. We introduce the AraLegal-BERT, a bidirectional encoder Transformer-based model that have been thoroughly tested and carefully optimized with the goal to amplify the impact of NLP-driven solution concerning jurisprudence, legal documents, and legal practice. We fine-tuned AraLegal-BERT and evaluated it against three BERT variations for Arabic language in three natural languages understanding (NLU) tasks. The results show that the base version of AraLegal-BERT achieve better accuracy than the general and original BERT over the Legal text.
• Abstract（参考訳）: 複数の言語課題に対するBERTモデルの有効性は十分に文書化されている。 一方で、狭義かつ法的なドメインに対する可能性については、完全には検討されていない。 本稿では,アラビア法域においてBERTをどのように利用できるかを検討するとともに,複数の異なるドメイン関連トレーニングとテストデータセットを用いて,複数の下流タスクに対して,この言語モデルをカスタマイズして,BERTをスクラッチからトレーニングする方法を検討する。 AraLegal-BERTは双方向エンコーダ・トランスフォーマーをベースとしたモデルで,NLP駆動型ソリューションの法制化,法的文書,法的実践への影響を,徹底的に検証し,慎重に最適化している。 AraLegal-BERTを微調整し、3つの自然言語理解(NLU)タスクにおいて、アラビア語の3つのBERT変種に対して評価した。 その結果、AraLegal-BERTのベースバージョンは、法典テキストよりも一般的なBERTよりも精度が高いことがわかった。

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