論文の概要: An interpretability framework for Similar case matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01622v1
• Date: Tue, 4 Apr 2023 08:25:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-05 14:35:29.508461
• Title: An interpretability framework for Similar case matching
• Title（参考訳）: 類似事例マッチングのための解釈可能性フレームワーク
• Authors: Nankai Lin, Haonan Liu, Jiajun Fang, Dong Zhou, Aimin Yang
• Abstract要約: 類似のケースマッチング (SCM) は2つのケースが類似しているかどうかを判断するために設計されている。 本稿では,4つのモジュールからなるSCMを解釈するためのパイプラインフレームワークを提案する。 本枠組みでは, 必須情報を含む場合に特徴文を識別し, 抽出した特徴文結果に基づいて類似事例マッチングを行い, 特徴文を2つの事例に整列させて, 事例の類似性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.272818642501525
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Similar Case Matching (SCM) is designed to determine whether two cases are similar. The task has an essential role in the legal system, helping legal professionals to find relevant cases quickly and thus deal with them more efficiently. Existing research has focused on improving the model's performance but not on its interpretability. Therefore, this paper proposes a pipeline framework for interpretable SCM, which consists of four modules: a judicial feature sentence identification module, a case matching module, a feature sentence alignment module, and a conflict disambiguation module. Unlike existing SCM methods, our framework will identify feature sentences in a case that contain essential information, perform similar case matching based on the extracted feature sentence results, and align the feature sentences in the two cases to provide evidence for the similarity of the cases. SCM results may conflict with feature sentence alignment results, and our framework further disambiguates against this inconsistency. The experimental results show the effectiveness of our framework, and our work provides a new benchmark for interpretable SCM.
• Abstract（参考訳）: 類似事例マッチング(SCM)は2つの事例が類似しているかどうかを判定する。 このタスクは、法律システムにおいて不可欠な役割を持ち、法律専門家が関連する事件を迅速に発見し、より効率的に対処するのを助ける。 既存の研究はモデルの性能向上に重点を置いているが、その解釈性に重点を置いていない。 そこで本稿では,司法特徴文識別モジュール,ケースマッチングモジュール,特徴文アライメントモジュール,コンフリクト曖昧性モジュールの4つのモジュールからなる,解釈可能なscmのためのパイプラインフレームワークを提案する。 既存のSCM法と異なり,本手法では,本文が必須情報を含む場合に特徴文を識別し,抽出した特徴文結果に基づいて類似事例マッチングを行い,その類似性を示すために2つの事例に特徴文を整列させる。 SCMの結果は特徴文アライメントの結果と矛盾する可能性がある。 実験の結果,フレームワークの有効性が示され,本研究は解釈可能なscmの新しいベンチマークを提供する。

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