論文の概要: FlairNLP at SemEval-2023 Task 6b: Extraction of Legal Named Entities
from Legal Texts using Contextual String Embeddings
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02182v1
- Date: Sat, 3 Jun 2023 19:38:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-06 19:34:26.931670
- Title: FlairNLP at SemEval-2023 Task 6b: Extraction of Legal Named Entities
from Legal Texts using Contextual String Embeddings
- Title（参考訳）: SemEval-2023 Task 6b:Contextual String Embeddings を用いた法的テキストからの法的な名前付きエンティティの抽出
- Authors: Vinay N Ramesh, Rohan Eswara
- Abstract要約: 我々は、知識抽出技術、特に訴訟判決における法的実体の命名された実体抽出技術を用いている。
法文のキュレートされたデータセットに基づいて学習したモデルを用いて,シーケンスラベリングの領域におけるアートアーキテクチャのいくつかの状態を評価する。
Flair EmbeddingsでトレーニングされたBi-LSTMモデルは、最良の結果を得る。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Indian court legal texts and processes are essential towards the integrity of
the judicial system and towards maintaining the social and political order of
the nation. Due to the increase in number of pending court cases, there is an
urgent need to develop tools to automate many of the legal processes with the
knowledge of artificial intelligence. In this paper, we employ knowledge
extraction techniques, specially the named entity extraction of legal entities
within court case judgements. We evaluate several state of the art
architectures in the realm of sequence labeling using models trained on a
curated dataset of legal texts. We observe that a Bi-LSTM model trained on
Flair Embeddings achieves the best results, and we also publish the BIO
formatted dataset as part of this paper.
- Abstract（参考訳）: インドの法的文書と手続きは、司法制度の整合性と国家の社会的・政治的秩序を維持するために不可欠である。
差し迫った訴訟の件数の増加により、人工知能に関する知識を駆使して多くの法的プロセスを自動化するためのツールの開発が急務である。
本稿では,裁判判決における法的実体の固有体抽出を専門とする知識抽出手法について述べる。
本稿では,法律テキストのキュレートデータセット上でトレーニングされたモデルを用いて,シーケンスラベリングの領域におけるアートアーキテクチャのいくつかの状態を評価する。
flair embeddedsをトレーニングしたbi-lstmモデルが最高の結果を得るのを観察し,本論文の一部としてバイオフォーマットデータセットを公開する。
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