論文の概要: CDJUR-BR -- A Golden Collection of Legal Document from Brazilian Justice
with Fine-Grained Named Entities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18315v1
- Date: Sat, 20 May 2023 00:48:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-04 11:28:30.740279
- Title: CDJUR-BR -- A Golden Collection of Legal Document from Brazilian Justice
with Fine-Grained Named Entities
- Title（参考訳）: cdjur-br -- きめ細かな名称を持つブラジルの裁判官による法文書の黄金のコレクション
- Authors: Antonio Mauricio, Vladia Pinheiro, Vasco Furtado, Jo\~ao Ara\'ujo
Monteiro Neto, Francisco das Chagas Juc\'a Bomfim, Andr\'e C\^amara Ferreira
da Costa, Raquel Silveira, Nilsiton Arag\~ao
- Abstract要約: ブラジル司法の黄金コレクション(CDJUR-BR)の開発について述べる。
CDJUR-BRは、法律文書に専門家が注釈を付けた細かな名前のエンティティのセットについて検討している。
BERTモデルに基づくNERをCDJUR-BRでトレーニングし,CDJUR-BRの有病率を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A basic task for most Legal Artificial Intelligence (Legal AI) applications
is Named Entity Recognition (NER). However, texts produced in the context of
legal practice make references to entities that are not trivially recognized by
the currently available NERs. There is a lack of categorization of legislation,
jurisprudence, evidence, penalties, the roles of people in a legal process
(judge, lawyer, victim, defendant, witness), types of locations (crime
location, defendant's address), etc. In this sense, there is still a need for a
robust golden collection, annotated with fine-grained entities of the legal
domain, and which covers various documents of a legal process, such as
petitions, inquiries, complaints, decisions and sentences. In this article, we
describe the development of the Golden Collection of the Brazilian Judiciary
(CDJUR-BR) contemplating a set of fine-grained named entities that have been
annotated by experts in legal documents. The creation of CDJUR-BR followed its
own methodology that aimed to attribute a character of comprehensiveness and
robustness. Together with the CDJUR-BR repository we provided a NER based on
the BERT model and trained with the CDJUR-BR, whose results indicated the
prevalence of the CDJUR-BR.
- Abstract（参考訳）: ほとんどの法的な人工知能(Legal AI)アプリケーションのための基本的なタスクは、名前付きエンティティ認識(NER)である。
しかし、法律実務の文脈で作成されたテキストは、現在利用可能なNERによって自明に認識されていないエンティティを参照する。
法律、法学、証拠、罰則、法的過程における人々の役割(裁判官、弁護士、被害者、被告、証人)、場所の種類(犯罪場所、被告の住所など)の分類が欠如している。
この意味では、法的ドメインの細かな実体に注釈を付け、請願書、問合せ、苦情、判決、判決など、法的プロセスの様々な文書をカバーする、堅牢な黄金のコレクションがいまだに必要である。
本稿では,ブラジル司法裁判所のゴールデンコレクション(CDJUR-BR)の開発について述べる。
CDJUR-BRの作成は、包括性とロバスト性の特徴を属性とする独自の方法論を踏襲した。
CDJUR-BRリポジトリとともに、BERTモデルに基づいたNERを提供し、CDJUR-BRでトレーニングした。
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