論文の概要: Agent-Specific Deontic Modality Detection in Legal Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12752v1
• Date: Wed, 23 Nov 2022 07:32:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-24 15:06:46.902754
• Title: Agent-Specific Deontic Modality Detection in Legal Language
• Title（参考訳）: 法的言語におけるエージェント特異的デオン性検出
• Authors: Abhilasha Sancheti, Aparna Garimella, Balaji Vasan Srinivasan, Rachel Rudinger
• Abstract要約: LEXDEMOD (英語: LEXDEMOD) は、契約当事者または代理人に対して表現された非合法的なモダリティを付加した英語契約のコーパスである。 このデータセットを, (i) エージェント固有のマルチラベル・デオン・モダリティ分類, (ii) エージェント固有のデオン・モダリティとトリガスパン検出の2つのタスクでベンチマークする。 実験の結果,LEXDEMODにおけるモーダル表現の言語的多様性は,リースから雇用・賃貸契約まで合理的に一般化していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.94131001761646
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Legal documents are typically long and written in legalese, which makes it particularly difficult for laypeople to understand their rights and duties. While natural language understanding technologies can be valuable in supporting such understanding in the legal domain, the limited availability of datasets annotated for deontic modalities in the legal domain, due to the cost of hiring experts and privacy issues, is a bottleneck. To this end, we introduce, LEXDEMOD, a corpus of English contracts annotated with deontic modality expressed with respect to a contracting party or agent along with the modal triggers. We benchmark this dataset on two tasks: (i) agent-specific multi-label deontic modality classification, and (ii) agent-specific deontic modality and trigger span detection using Transformer-based (Vaswani et al., 2017) language models. Transfer learning experiments show that the linguistic diversity of modal expressions in LEXDEMOD generalizes reasonably from lease to employment and rental agreements. A small case study indicates that a model trained on LEXDEMOD can detect red flags with high recall. We believe our work offers a new research direction for deontic modality detection in the legal domain.
• Abstract（参考訳）: 法律文書は典型的には長く、法律で書かれるので、在職者が自分の権利や義務を理解することは特に困難である。 自然言語理解技術は、法的領域におけるそのような理解を支援する上で有用であるが、専門家を雇うコストとプライバシー問題のために、法律領域における非合法的なモダリティに注釈付けされたデータセットの限られた可用性はボトルネックである。 この目的のために,本論文では,契約者やエージェントに対して記述されたデオンモダリティを付加した英語契約のコーパスであるLEXDEMODを紹介する。 このデータセットを2つのタスクでベンチマークします。 (i)エージェント特異的マルチラベル・デオンティックモダリティ分類、及び (ii)トランスフォーマー(vaswani et al., 2017)言語モデルを用いたエージェント特異的デオン性およびトリガースパン検出 移動学習実験により,LEXDEMODにおけるモーダル表現の言語的多様性は,リースから雇用・賃貸契約まで合理的に一般化されることが示された。 LEXDEMODで訓練されたモデルは、高いリコールで赤い旗を検出することができる。 我々の研究は、法域におけるデオン的モダリティ検出のための新しい研究方向を提供すると考えている。

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