論文の概要: Automated Argument Generation from Legal Facts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05680v3
• Date: Thu, 12 Oct 2023 04:47:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 11:31:26.776963
• Title: Automated Argument Generation from Legal Facts
• Title（参考訳）: 法的事実からの自動議論生成
• Authors: Oscar Tuvey, Procheta Sen
• Abstract要約: 法律体系に提出される事件の数は、ある国の法律専門家の数よりもはるかに多い。 本研究では,訴訟分析の過程において,法的専門家を支援することに焦点を当てた。 実験結果から,ベストパフォーマンスメソッドから生成された引数は,ベンチマークセットのゴールド標準アノテーションと平均63%の重なりを持つことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.057773749499076
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The count of pending cases has shown an exponential rise across nations (e.g., with more than 10 million pending cases in India alone). The main issue lies in the fact that the number of cases submitted to the law system is far greater than the available number of legal professionals present in a country. Given this worldwide context, the utilization of AI technology has gained paramount importance to enhance the efficiency and speed of legal procedures. In this study we partcularly focus on helping legal professionals in the process of analyzing a legal case. Our specific investigation delves into harnessing the generative capabilities of open-sourced large language models to create arguments derived from the facts present in legal cases. Experimental results show that the generated arguments from the best performing method have on average 63% overlap with the benchmark set gold standard annotations.
• Abstract（参考訳）: 差し掛かるケースの数は、各国で指数関数的に増加した(例えば、インドだけで1000万件以上の差し掛かっているケースがある)。 主な問題は、法律体系に提出された事件の数が、ある国の法律専門家の数よりもはるかに多いという事実にある。 この世界的な状況を踏まえると、AI技術の利用は、法的手続きの効率性とスピードを高めるために最重要視されている。 本研究では,訴訟分析の過程において,法的専門家を支援することに焦点を当てた。 我々の具体的な調査は、オープンソースの大規模言語モデルの生成能力を活用して、訴訟に存在する事実から派生した議論を生み出すことである。 実験結果から,ベストパフォーマンスメソッドから生成された引数は,ベンチマークセットのゴールド標準アノテーションと平均63%の重なりを持つことがわかった。

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