論文の概要: Resolving Legalese: A Multilingual Exploration of Negation Scope Resolution in Legal Documents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08695v1
• Date: Fri, 15 Sep 2023 18:38:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-19 19:52:09.364241
• Title: Resolving Legalese: A Multilingual Exploration of Negation Scope Resolution in Legal Documents
• Title（参考訳）: 法的文書における否定スコープ解決の多言語的探索
• Authors: Ramona Christen, Anastassia Shaitarova, Matthias St\"urmer, Joel Niklaus
• Abstract要約: 法的テキストの複雑さと注釈付きドメイン内否定コーパスの欠如は、最先端(SotA)モデルに課題をもたらす。 本実験は, 法的なデータを持たない事前学習モデルにおいて, 否定範囲解決の課題において過小評価されていることを示す。 我々は、ドイツ語、フランス語、イタリア語で注釈付き裁判所決定のセットを新たにリリースし、ゼロショットとマルチランガルの両方の設定における否定範囲の解決を改善するためにそれを使用します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8467652838774873
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Resolving the scope of a negation within a sentence is a challenging NLP task. The complexity of legal texts and the lack of annotated in-domain negation corpora pose challenges for state-of-the-art (SotA) models when performing negation scope resolution on multilingual legal data. Our experiments demonstrate that models pre-trained without legal data underperform in the task of negation scope resolution. Our experiments, using language models exclusively fine-tuned on domains like literary texts and medical data, yield inferior results compared to the outcomes documented in prior cross-domain experiments. We release a new set of annotated court decisions in German, French, and Italian and use it to improve negation scope resolution in both zero-shot and multilingual settings. We achieve token-level F1-scores of up to 86.7% in our zero-shot cross-lingual experiments, where the models are trained on two languages of our legal datasets and evaluated on the third. Our multilingual experiments, where the models were trained on all available negation data and evaluated on our legal datasets, resulted in F1-scores of up to 91.1%.
• Abstract（参考訳）: 文内の否定の範囲を解消することは難解なNLP課題である。 法的テキストの複雑さと注釈付きドメイン内否定コーパスの欠如は、多言語法的データに対する否定範囲の解決を行う際に、最先端技術(SotA)モデルに課題をもたらす。 実験により, 法的なデータを用いずに事前学習したモデルが, 否定範囲の解決作業において低調であることを実証した。 文献や医学データなどのドメインでのみ微調整された言語モデルを用いた実験は,先行するクロスドメイン実験で記録された結果と比較して劣る結果をもたらす。 私たちは、ドイツ語、フランス語、イタリア語の注釈付き裁判所決定のセットを新たにリリースし、ゼロショットとマルチリンガルの両方でネゲーションスコープの解決を改善するために使用します。 ゼロショットクロスリンガル実験ではトークンレベルのf1-scoreを最大86.7%達成し、そのモデルが法律データセットの2つの言語でトレーニングされ、第3言語で評価されます。 利用可能な全ての否定データに基づいてモデルを訓練し、法的なデータセットで評価した多言語実験では、最大91.1%のf1スコアが得られた。

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