論文の概要: Japanese Tort-case Dataset for Rationale-supported Legal Judgment Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00480v2
• Date: Thu, 13 Jun 2024 02:38:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-15 00:06:54.686496
• Title: Japanese Tort-case Dataset for Rationale-supported Legal Judgment Prediction
• Title（参考訳）: Rationale 法定判断のための日本語トートケースデータセット
• Authors: Hiroaki Yamada, Takenobu Tokunaga, Ryutaro Ohara, Akira Tokutsu, Keisuke Takeshita, Mihoko Sumida,
• Abstract要約: 本稿では,日本法定判決予測(LJP)のための最初のデータセットを提案する。 トート予測と合理的抽出という2つのタスクが特徴である。 合理性抽出タスクは、原告と被告による主張された議論から裁判所が主張を受け入れることを特定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4249943098958724
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents the first dataset for Japanese Legal Judgment Prediction (LJP), the Japanese Tort-case Dataset (JTD), which features two tasks: tort prediction and its rationale extraction. The rationale extraction task identifies the court's accepting arguments from alleged arguments by plaintiffs and defendants, which is a novel task in the field. JTD is constructed based on annotated 3,477 Japanese Civil Code judgments by 41 legal experts, resulting in 7,978 instances with 59,697 of their alleged arguments from the involved parties. Our baseline experiments show the feasibility of the proposed two tasks, and our error analysis by legal experts identifies sources of errors and suggests future directions of the LJP research.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, トート予測と合理性抽出という2つのタスクを特徴とする日本語トートケースデータセット (JTD) である日本語法定判断予測 (LJP) の最初のデータセットを提案する。 合理性抽出タスクは、原告と被告による主張された議論から、裁判所が主張を受け入れることを識別する。 JTDは、41人の法律専門家による3,477件の日本民法判決に基づいて構築され、7,978件の訴訟と59,697件の当事者の主張が提出された。 本研究のベースライン実験は,提案した2つの課題の実現可能性を示し,法の専門家による誤差解析により,誤りの原因を特定し,LJP研究の今後の方向性を示唆するものである。

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