論文の概要: Improving Vietnamese Legal Question--Answering System based on Automatic Data Enrichment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04841v1
• Date: Thu, 8 Jun 2023 00:24:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-09 17:03:37.707613
• Title: Improving Vietnamese Legal Question--Answering System based on Automatic Data Enrichment
• Title（参考訳）: ベトナムの法的問題の改善-自動データ強化に基づく回答システム
• Authors: Thi-Hai-Yen Vuong, Ha-Thanh Nguyen, Quang-Huy Nguyen, Le-Minh Nguyen, and Xuan-Hieu Phan
• Abstract要約: 本稿では,ベトナム語記事レベルの検索に基づく法的QAシステムを実装することで,これらの制限を克服しようとしている。 我々の仮説は、ラベル付きデータが制限された状況では、効率的なデータ豊かさが全体的なパフォーマンス向上に役立つというものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.56085064991751
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Question answering (QA) in law is a challenging problem because legal documents are much more complicated than normal texts in terms of terminology, structure, and temporal and logical relationships. It is even more difficult to perform legal QA for low-resource languages like Vietnamese where labeled data are rare and pre-trained language models are still limited. In this paper, we try to overcome these limitations by implementing a Vietnamese article-level retrieval-based legal QA system and introduce a novel method to improve the performance of language models by improving data quality through weak labeling. Our hypothesis is that in contexts where labeled data are limited, efficient data enrichment can help increase overall performance. Our experiments are designed to test multiple aspects, which demonstrate the effectiveness of the proposed technique.
• Abstract（参考訳）: 法律における質問応答(qa)は、用語、構造、時間的および論理的関係の観点から、法律文書が通常のテキストよりもはるかに複雑であるため、難しい問題である。 ラベル付きデータはまれで、事前訓練済みの言語モデルはまだ限られているベトナムのような低リソース言語で法的qaを行うのはさらに困難である。 本稿では,ベトナムの記事レベルの検索に基づく法的qaシステムを実装し,弱いラベリングによるデータ品質の向上により,言語モデルの性能を向上させる新しい手法を提案する。 私たちの仮説は、ラベル付きデータが限られている状況では、効率的なデータエンリッチメントが全体的なパフォーマンス向上に役立ちます。 本実験は,提案手法の有効性を実証する多面的な実験である。

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