Fugu-MT 論文翻訳(概要): Argumentative Segmentation Enhancement for Legal Summarization

論文の概要: Argumentative Segmentation Enhancement for Legal Summarization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.05081v1
Date: Tue, 11 Jul 2023 07:29:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-12 15:51:50.067980
Title: Argumentative Segmentation Enhancement for Legal Summarization
Title（参考訳）: 法的要約のための議論的セグメンテーション強化
Authors: Huihui Xu, Kevin Ashley
Abstract要約: GPT-3.5は、引数セグメントに基づいて要約を生成するために使用される。自動評価の指標から,提案手法は高品質な議論的要約を生成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.913755431537592
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: We use the combination of argumentative zoning [1] and a legal argumentative scheme to create legal argumentative segments. Based on the argumentative segmentation, we propose a novel task of classifying argumentative segments of legal case decisions. GPT-3.5 is used to generate summaries based on argumentative segments. In terms of automatic evaluation metrics, our method generates higher quality argumentative summaries while leaving out less relevant context as compared to GPT-4 and non-GPT models.
Abstract（参考訳）: 我々は、議論的ゾーニング[1]と法的議論的スキームの組み合わせを用いて、法的議論的セグメントを作成する。議論的セグメンテーションに基づいて,判例決定の議論的セグメンテーションを分類する新しいタスクを提案する。 GPT-3.5は、引数セグメントに基づいて要約を生成するために使用される。自動評価尺度では,GPT-4や非GPTモデルに比べ,文脈が劣る一方で,高い品質の議論的要約を生成する。

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