論文の概要: Exploring Semi-supervised Hierarchical Stacked Encoder for Legal Judgement Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08103v1
• Date: Tue, 14 Nov 2023 12:03:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-15 14:28:42.327822
• Title: Exploring Semi-supervised Hierarchical Stacked Encoder for Legal Judgement Prediction
• Title（参考訳）: 法定判定予測のための半教師付き階層化エンコーダの探索
• Authors: Nishchal Prasad, Mohand Boughanem, Taoufiq Dkaki
• Abstract要約: 本研究では,教師なしと教師なしの2段階の分類機構を探索し,提案する。 我々は、ドメイン固有の事前訓練されたBERTを用いて、変換器エンコーダ層でさらに処理する文埋め込みの観点から、長い文書から情報を抽出する。 ILDCデータセット上で提案した手法よりも高い性能向上が期待できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6349503549199403
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Predicting the judgment of a legal case from its unannotated case facts is a challenging task. The lengthy and non-uniform document structure poses an even greater challenge in extracting information for decision prediction. In this work, we explore and propose a two-level classification mechanism; both supervised and unsupervised; by using domain-specific pre-trained BERT to extract information from long documents in terms of sentence embeddings further processing with transformer encoder layer and use unsupervised clustering to extract hidden labels from these embeddings to better predict a judgment of a legal case. We conduct several experiments with this mechanism and see higher performance gains than the previously proposed methods on the ILDC dataset. Our experimental results also show the importance of domain-specific pre-training of Transformer Encoders in legal information processing.
• Abstract（参考訳）: 判例の判断をその無記名事例事実から予測することは難しい課題である。 長大かつ一様でない文書構造は、決定予測のための情報抽出においてさらに大きな課題をもたらす。 本研究では,文埋め込みの観点で長文文書から情報を抽出するドメイン固有事前学習bertを用いて,さらにトランスフォーマーエンコーダ層で処理を行い,非教師ありクラスタリングを用いてこれらの埋め込みから隠されたラベルを抽出し,判例の判断を精度良く予測する2段階の分類機構を探索し,提案する。 我々は,本機構を用いていくつかの実験を行い,ildcデータセット上で提案する手法よりも高い性能向上を実現する。 また,本実験の結果は,法律情報処理におけるトランスフォーマーエンコーダのドメイン固有の事前学習の重要性を示した。

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