論文の概要: Prototype-Based Interpretability for Legal Citation Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16490v1
• Date: Thu, 25 May 2023 21:40:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-29 18:08:32.356410
• Title: Prototype-Based Interpretability for Legal Citation Prediction
• Title（参考訳）: 法的引用予測のためのプロトタイプベース解釈可能性
• Authors: Chu Fei Luo, Rohan Bhambhoria, Samuel Dahan, Xiaodan Zhu
• Abstract要約: 我々は、前例と立法規定の両方に関して、弁護士の思考過程と平行してタスクを設計する。 最初の実験結果から,法の専門家のフィードバックを得て,対象の引用予測を洗練する。 我々は,弁護士が使用する決定パラメータに固執しながら,高い性能を達成し,解釈可能性を高めるためのプロトタイプアーキテクチャを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.660004925391842
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning has made significant progress in the past decade, and demonstrates potential to solve problems with extensive social impact. In high-stakes decision making areas such as law, experts often require interpretability for automatic systems to be utilized in practical settings. In this work, we attempt to address these requirements applied to the important problem of legal citation prediction (LCP). We design the task with parallels to the thought-process of lawyers, i.e., with reference to both precedents and legislative provisions. After initial experimental results, we refine the target citation predictions with the feedback of legal experts. Additionally, we introduce a prototype architecture to add interpretability, achieving strong performance while adhering to decision parameters used by lawyers. Our study builds on and leverages the state-of-the-art language processing models for law, while addressing vital considerations for high-stakes tasks with practical societal impact.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングは過去10年間に大きく進歩し、広範な社会的影響で問題を解決する可能性を示している。 法律などの高い意思決定領域では、専門家は、実用的な環境で利用するために自動システムの解釈可能性を必要とすることが多い。 本稿では,これらの要件を法的引用予測(lcp)の重要な問題に適用することを試みる。 我々は、前例と立法規定の両方に関して、弁護士の思考過程と平行してタスクを設計する。 最初の実験結果から,法の専門家のフィードバックを得て,対象の引用予測を洗練する。 さらに,弁護士が使用する決定パラメータに固執しながら高い性能を達成し,解釈可能性を高めるためのプロトタイプアーキテクチャを導入する。 本研究は,現状の法律言語処理モデルの構築と活用を行うとともに,社会的影響を生かしたハイテイクタスクの重要課題に対処する。

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