論文の概要: MUSER: A Multi-View Similar Case Retrieval Dataset
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15602v1
- Date: Tue, 24 Oct 2023 08:17:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-25 20:02:55.921608
- Title: MUSER: A Multi-View Similar Case Retrieval Dataset
- Title(参考訳): MUSER: マルチビュー類似のケース検索データセット
- Authors: Qingquan Li and Yiran Hu and Feng Yao and Chaojun Xiao and Zhiyuan Liu
and Maosong Sun and Weixing Shen
- Abstract要約: 類似事例検索(SCR)は、司法公正の促進に重要な役割を果たす代表的法的AIアプリケーションである。
既存のSCRデータセットは、ケース間の類似性を判断する際にのみ、事実記述セクションにフォーカスする。
本稿では,多視点類似度測定に基づく類似事例検索データセットMと,文レベル法定要素アノテーションを用いた包括的法定要素を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 65.36779942237357
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Similar case retrieval (SCR) is a representative legal AI application that
plays a pivotal role in promoting judicial fairness. However, existing SCR
datasets only focus on the fact description section when judging the similarity
between cases, ignoring other valuable sections (e.g., the court's opinion)
that can provide insightful reasoning process behind. Furthermore, the case
similarities are typically measured solely by the textual semantics of the fact
descriptions, which may fail to capture the full complexity of legal cases from
the perspective of legal knowledge. In this work, we present MUSER, a similar
case retrieval dataset based on multi-view similarity measurement and
comprehensive legal element with sentence-level legal element annotations.
Specifically, we select three perspectives (legal fact, dispute focus, and law
statutory) and build a comprehensive and structured label schema of legal
elements for each of them, to enable accurate and knowledgeable evaluation of
case similarities. The constructed dataset originates from Chinese civil cases
and contains 100 query cases and 4,024 candidate cases. We implement several
text classification algorithms for legal element prediction and various
retrieval methods for retrieving similar cases on MUSER. The experimental
results indicate that incorporating legal elements can benefit the performance
of SCR models, but further efforts are still required to address the remaining
challenges posed by MUSER. The source code and dataset are released at
https://github.com/THUlawtech/MUSER.
- Abstract(参考訳): 類似事例検索(SCR)は、司法公正の促進に重要な役割を果たす代表的法的AIアプリケーションである。
しかし、既存のSCRデータセットは、事件間の類似性を判断する際にのみ事実記述セクションに焦点をあてており、背景にある洞察力のある推論プロセスを提供する他の価値あるセクション(例えば裁判所の意見)を無視している。
さらに、ケースの類似性は、典型的には事実記述のテクスト的意味論のみによって測定され、法的知識の観点からは、訴訟の完全な複雑さを捉えることができない可能性がある。
本稿では,多視点類似度測定に基づく類似事例検索データセットであるmuserと,文レベルの法的要素アノテーションを用いた包括的法的要素を提案する。
具体的には,3つの視点(法的事実,紛争焦点,法規)を選択し,それぞれに法的要素の包括的かつ構造化されたラベルスキーマを構築し,ケース類似性の正確かつ理解可能な評価を可能にする。
構築されたデータセットは、中国の民事事件から始まり、100のクエリケースと4,024の候補ケースを含んでいる。
法的な要素予測のためのテキスト分類アルゴリズムと,MUSER上の類似事例を検索するための様々な検索手法を実装した。
実験結果から, 法的要素を組み込むことでSCRモデルの性能向上が期待できるが, MUSERがもたらした課題に対処するためには, さらなる努力が必要であることが示唆された。
ソースコードとデータセットはhttps://github.com/thulawtech/muserで公開されている。
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