論文の概要: LePaRD: A Large-Scale Dataset of Judges Citing Precedents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09356v3
- Date: Tue, 01 Oct 2024 14:09:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-02 16:32:58.572362
- Title: LePaRD: A Large-Scale Dataset of Judges Citing Precedents
- Title（参考訳）: LePaRD: 先行する判事の大規模データセット
- Authors: Robert Mahari, Dominik Stammbach, Elliott Ash, Alex `Sandy' Pentland,
- Abstract要約: LePaRD (LePaRD) は、アメリカ合衆国連邦裁判所の判例集である。
法的な通過予測は、前例的な裁判所の決定から関連する通過を予測することを目的としている。
LePaRDデータセットのサブセットは無償で利用可能で、データセット全体が公開される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.163288406795335
- License:
- Abstract: We present the Legal Passage Retrieval Dataset LePaRD. LePaRD is a massive collection of U.S. federal judicial citations to precedent in context. The dataset aims to facilitate work on legal passage prediction, a challenging practice-oriented legal retrieval and reasoning task. Legal passage prediction seeks to predict relevant passages from precedential court decisions given the context of a legal argument. We extensively evaluate various retrieval approaches on LePaRD, and find that classification appears to work best. However, we note that legal precedent prediction is a difficult task, and there remains significant room for improvement. We hope that by publishing LePaRD, we will encourage others to engage with a legal NLP task that promises to help expand access to justice by reducing the burden associated with legal research. A subset of the LePaRD dataset is freely available and the whole dataset will be released upon publication.
- Abstract（参考訳）: 法律パス検索検索データセット LePaRD について述べる。
LePaRD (LePaRD) は、アメリカ合衆国連邦裁判所の判例集である。
このデータセットは、法的手続き予測、挑戦的な実践指向の法的検索と推論タスクの作業を容易にすることを目的としている。
法的な通過予測は、法的議論の文脈から先例的な裁判所の決定から関連する通過を予測しようとする。
我々は,LePaRDにおける様々な検索手法を広く評価し,分類が最善であることを示す。
しかし、法的な先例予測は難しい課題であり、改善の余地は大きいことに留意する。
我々は、LePaRDを公開することで、法的な研究に伴う負担を軽減し、司法アクセスの拡大を約束する法的NLPタスクに他者が関与するよう促すことを願っている。
LePaRDデータセットのサブセットは無償で利用可能で、データセット全体が公開される。
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