論文の概要: LEEC: A Legal Element Extraction Dataset with an Extensive
Domain-Specific Label System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01271v1
- Date: Mon, 2 Oct 2023 15:16:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-04 21:09:57.388533
- Title: LEEC: A Legal Element Extraction Dataset with an Extensive
Domain-Specific Label System
- Title（参考訳）: LEEC: 拡張ドメイン特化ラベルシステムによる法的要素抽出データセット
- Authors: Xue Zongyue, Liu Huanghai, Hu Yiran, Kong Kangle, Wang Chenlu, Liu Yun
and Shen Weixing
- Abstract要約: 法定要素外配列データセット (LEEC) は、中国の法体系において最も広く、かつ、ドメイン固有の法定要素抽出データセットである。
本稿では,15,831の司法文書と159のラベルからなる,より包括的で大規模な刑事要素抽出データセットを紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4764641468273235
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As a pivotal task in natural language processing, element extraction has
gained significance in the legal domain. Extracting legal elements from
judicial documents helps enhance interpretative and analytical capacities of
legal cases, and thereby facilitating a wide array of downstream applications
in various domains of law. Yet existing element extraction datasets are limited
by their restricted access to legal knowledge and insufficient coverage of
labels. To address this shortfall, we introduce a more comprehensive,
large-scale criminal element extraction dataset, comprising 15,831 judicial
documents and 159 labels. This dataset was constructed through two main steps:
First, designing the label system by our team of legal experts based on prior
legal research which identified critical factors driving and processes
generating sentencing outcomes in criminal cases; Second, employing the legal
knowledge to annotate judicial documents according to the label system and
annotation guideline. The Legal Element ExtraCtion dataset (LEEC) represents
the most extensive and domain-specific legal element extraction dataset for the
Chinese legal system. Leveraging the annotated data, we employed various SOTA
models that validates the applicability of LEEC for Document Event Extraction
(DEE) task. The LEEC dataset is available on https://github.com/THUlawtech/LEEC .
- Abstract（参考訳）: 自然言語処理における重要な課題として、要素抽出は法的領域において重要である。
司法文書から法的要素を抽出することは、訴訟の解釈的・分析的能力を高めるのに役立ち、様々な法律分野における幅広い下流の応用を促進する。
しかし、既存の要素抽出データセットは、法的知識へのアクセス制限とラベルのカバー不足によって制限されている。
この欠点に対処するために,15,831の司法文書と159のラベルからなる,より包括的で大規模な犯罪要素抽出データセットを導入する。
このデータセットは2つの主要なステップで構築された: まず, 犯罪事例におけるセンテンスの結果を生み出す重要な要因を特定した先行研究に基づいて, 我々の法専門家チームによるラベルシステムを設計し, 第二に, ラベルシステムとアノテーションガイドラインに従って, 法的知識を用いて司法文書に注釈をつける。
法要素エクストラCtionデータセット(LEEC)は、中国の法体系において最も広範囲かつドメイン固有の法要素抽出データセットである。
注釈付きデータを活用することで、文書イベント抽出(DEE)タスクにおけるLEECの適用性を検証する様々なSOTAモデルを採用した。
LEECデータセットはhttps://github.com/THUlawtech/LEEC で公開されている。
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