論文の概要: NeCo@ALQAC 2023: Legal Domain Knowledge Acquisition for Low-Resource
Languages through Data Enrichment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.05500v1
- Date: Mon, 11 Sep 2023 14:43:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-12 12:18:22.586914
- Title: NeCo@ALQAC 2023: Legal Domain Knowledge Acquisition for Low-Resource
Languages through Data Enrichment
- Title（参考訳）: NeCo@ALQAC 2023: データエンリッチメントによる低リソース言語のための法的ドメイン知識獲得
- Authors: Hai-Long Nguyen, Dieu-Quynh Nguyen, Hoang-Trung Nguyen, Thu-Trang
Pham, Huu-Dong Nguyen, Thach-Anh Nguyen, Thi-Hai-Yen Vuong, Ha-Thanh Nguyen
- Abstract要約: 本稿では,ベトナムのテキスト処理タスクに対するNeCo Teamのソリューションを,ALQAC 2023(Automated Legal Question Answering Competition 2023)で紹介する。
法的な文書検索タスクでは,類似度ランキングと深層学習モデルを組み合わせた手法が採用されているが,第2の課題では,異なる質問タイプを扱うための適応的手法が提案されている。
提案手法は, 競争の両課題において, 法的分野における質問応答システムの潜在的メリットと有効性を示す, 卓越した結果を達成している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.441072488254427
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years, natural language processing has gained significant
popularity in various sectors, including the legal domain. This paper presents
NeCo Team's solutions to the Vietnamese text processing tasks provided in the
Automated Legal Question Answering Competition 2023 (ALQAC 2023), focusing on
legal domain knowledge acquisition for low-resource languages through data
enrichment. Our methods for the legal document retrieval task employ a
combination of similarity ranking and deep learning models, while for the
second task, which requires extracting an answer from a relevant legal article
in response to a question, we propose a range of adaptive techniques to handle
different question types. Our approaches achieve outstanding results on both
tasks of the competition, demonstrating the potential benefits and
effectiveness of question answering systems in the legal field, particularly
for low-resource languages.
- Abstract（参考訳）: 近年、自然言語処理は法領域を含む様々な分野で大きな人気を集めている。
本稿では,NeCo Teamのベトナム語テキスト処理タスクに対するソリューションをALQAC 2023 (Automated Legal Question Answering Competition 2023) に提示し,データエンリッチメントによる低リソース言語に対する法的ドメイン知識獲得に着目した。
法律文書検索タスクでは,類似度ランキングと深層学習モデルを組み合わせた手法が採用されているが,第2の課題では,質問に対して関連する法的項目から回答を抽出する必要があるため,様々な質問タイプを扱うための適応的手法が提案されている。
提案手法は,法律分野,特に低リソース言語における質問応答システムの潜在的メリットと有効性を実証し,両課題において優れた結果を得る。
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