論文の概要: Reframing Tax Law Entailment as Analogical Reasoning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06715v1
- Date: Fri, 12 Jan 2024 17:37:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-15 18:45:45.040807
- Title: Reframing Tax Law Entailment as Analogical Reasoning
- Title（参考訳）: 分析的推論としての税法改正
- Authors: Xinrui Zou, Ming Zhang, Nathaniel Weir, Benjamin Van Durme, and Nils
Holzenberger
- Abstract要約: 類推タスクの各インスタンスは、法定推論の2つのインスタンスの組み合わせを含む。
これにより、データセットのサイズを2桁に拡大し、解釈可能性の要素を導入する。
このタスクは、自然言語処理モデルが本来のタスクとほぼ同程度に困難であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.50170507450238
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Statutory reasoning refers to the application of legislative provisions to a
series of case facts described in natural language. We re-frame statutory
reasoning as an analogy task, where each instance of the analogy task involves
a combination of two instances of statutory reasoning. This increases the
dataset size by two orders of magnitude, and introduces an element of
interpretability. We show that this task is roughly as difficult to Natural
Language Processing models as the original task. Finally, we come back to
statutory reasoning, solving it with a combination of a retrieval mechanism and
analogy models, and showing some progress on prior comparable work.
- Abstract（参考訳）: 法定推論とは、自然言語で記述された一連の事例事実に立法の規定を適用することを指す。
法定推論を類推タスクとして再構成し、類推タスクの各インスタンスは法定推論の2つのインスタンスの組み合わせを含む。
これはデータセットのサイズを2桁大きくし、解釈可能性の要素を導入する。
このタスクは、自然言語処理モデルが本来のタスクとほぼ同等に困難であることを示す。
最後に、私たちは法定推論に戻り、検索メカニズムとアナロジーモデルの組み合わせでそれを解決し、以前の比較作業でいくつかの進歩を示しています。
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