論文の概要: U-CREAT: Unsupervised Case Retrieval using Events extrAcTion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.05260v1
• Date: Tue, 11 Jul 2023 13:51:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-12 14:56:11.589777
• Title: U-CREAT: Unsupervised Case Retrieval using Events extrAcTion
• Title（参考訳）: U-CREAT: Events ExtrAcTion を用いた教師なしケース検索
• Authors: Abhinav Joshi and Akshat Sharma and Sai Kiran Tanikella and Ashutosh Modi
• Abstract要約: 本稿では, IL-PCR (Indian Legal Prior Case Retrieval) コーパスのための新しいベンチマーク(英語)を提案する。 判例検索におけるイベントの役割について検討し,教師なし検索手法に基づくパイプラインU-CREATを提案する。 提案手法はBM25に比べて性能が著しく向上し,検索精度が大幅に向上することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2385755093672044
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The task of Prior Case Retrieval (PCR) in the legal domain is about automatically citing relevant (based on facts and precedence) prior legal cases in a given query case. To further promote research in PCR, in this paper, we propose a new large benchmark (in English) for the PCR task: IL-PCR (Indian Legal Prior Case Retrieval) corpus. Given the complex nature of case relevance and the long size of legal documents, BM25 remains a strong baseline for ranking the cited prior documents. In this work, we explore the role of events in legal case retrieval and propose an unsupervised retrieval method-based pipeline U-CREAT (Unsupervised Case Retrieval using Events Extraction). We find that the proposed unsupervised retrieval method significantly increases performance compared to BM25 and makes retrieval faster by a considerable margin, making it applicable to real-time case retrieval systems. Our proposed system is generic, we show that it generalizes across two different legal systems (Indian and Canadian), and it shows state-of-the-art performance on the benchmarks for both the legal systems (IL-PCR and COLIEE corpora).
• Abstract（参考訳）: 法律領域における先行事例検索(PCR)の課題は、所定のクエリーケースにおいて、関連する(事実と優先に基づく)先行事例を自動的に引用することである。 PCRにおける研究をさらに促進するため,本研究では,PCRタスクのための新しい大規模ベンチマークであるIL-PCR(Indian Legal Prior Case Retrieval)コーパスを提案する。 判例関係の複雑な性質と法的文書の長大さを考えると、bm25は引用された先行文書をランク付けするための強力なベースラインである。 本研究では,訴訟検索におけるイベントの役割を探求し,イベント抽出を用いた教師なし検索手法に基づくパイプライン U-CREAT (Unsupervised Case Retrieval) を提案する。 その結果,提案手法はbm25に比べて性能が著しく向上し,検索速度が大幅に向上し,リアルタイム事例検索システムに適用できることがわかった。 提案するシステムは汎用的であり,2つの異なる法体系(インド語とカナダ語)にまたがって一般化し,法体系(il-pcrおよび大腸菌コーパス)のベンチマークにおいて最先端のパフォーマンスを示す。

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