論文の概要: Query-driven Relevant Paragraph Extraction from Legal Judgments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00595v1
• Date: Sun, 31 Mar 2024 08:03:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 02:50:30.118373
• Title: Query-driven Relevant Paragraph Extraction from Legal Judgments
• Title（参考訳）: 法的判断からのクエリ駆動関連パラグラフ抽出
• Authors: T. Y. S. S Santosh, Elvin Quero Hernandez, Matthias Grabmair,
• Abstract要約: 法律専門家は、クエリに直接対処する情報をピンポイントするために、長い法的判断をナビゲートすることに悩まされることが多い。 本稿では,クエリに基づく法的判断から関連する段落を抽出する作業に焦点をあてる。 本稿では,欧州人権裁判所(ECtHR)のケース・ロー・ガイドを用いて,この課題のための特別なデータセットを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2562034805037443
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Legal professionals often grapple with navigating lengthy legal judgements to pinpoint information that directly address their queries. This paper focus on this task of extracting relevant paragraphs from legal judgements based on the query. We construct a specialized dataset for this task from the European Court of Human Rights (ECtHR) using the case law guides. We assess the performance of current retrieval models in a zero-shot way and also establish fine-tuning benchmarks using various models. The results highlight the significant gap between fine-tuned and zero-shot performance, emphasizing the challenge of handling distribution shift in the legal domain. We notice that the legal pre-training handles distribution shift on the corpus side but still struggles on query side distribution shift, with unseen legal queries. We also explore various Parameter Efficient Fine-Tuning (PEFT) methods to evaluate their practicality within the context of information retrieval, shedding light on the effectiveness of different PEFT methods across diverse configurations with pre-training and model architectures influencing the choice of PEFT method.
• Abstract（参考訳）: 法律専門家は、クエリに直接対処する情報をピンポイントするために、長い法的判断をナビゲートすることに悩まされることが多い。 本稿では,クエリに基づく法的判断から関連する段落を抽出する作業に焦点をあてる。 本稿では,欧州人権裁判所(ECtHR)のケース・ロー・ガイドを用いて,この課題のための特別なデータセットを構築した。 我々は,現在の検索モデルの性能をゼロショット方式で評価し,様々なモデルを用いた微調整ベンチマークを構築した。 その結果、微調整とゼロショットのパフォーマンスの差が顕著に強調され、法域における分散シフトを扱うという課題が強調された。 法的な事前学習はコーパス側の分散シフトを処理しますが、クエリ側の分散シフトには相変わらず苦労しています。 また,情報検索の文脈において,PEFT手法の実用性を評価するために,事前学習やモデルアーキテクチャがPEFT方式の選択に影響を与える様々な構成において,PEFT方式の有効性について光を当てる。

関連論文リスト

• JudgeRank: Leveraging Large Language Models for Reasoning-Intensive Reranking [81.88787401178378]
  本稿では,文書関連性を評価する際に,人間の認知過程をエミュレートする新しいエージェント・リランカであるJiceRankを紹介する。 我々は,推論集約型BRIGHTベンチマークを用いて判定Rankを評価し,第1段階の検索手法よりも性能が大幅に向上したことを示す。 さらに、JiceRankは、人気の高いBEIRベンチマークの細調整された最先端リランカと同等に動作し、ゼロショットの一般化能力を検証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-31T18:43:12Z)
• LawLLM: Law Large Language Model for the US Legal System [43.13850456765944]
  我々は,米国法域に特化して設計されたマルチタスクモデルであるLawLLM(Law Large Language Model)を紹介する。 類似症例検索(SCR)、PCR(Precedent Case Recommendation)、LJP(Lawal Judgment Prediction)においてLawLLMが優れている そこで本研究では,各タスクに対して,生の法定データをトレーニング可能な形式に変換する,カスタマイズされたデータ前処理手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-27T21:51:30Z)
• Empowering Prior to Court Legal Analysis: A Transparent and Accessible Dataset for Defensive Statement Classification and Interpretation [5.646219481667151]
  本稿では,裁判所の手続きに先立って,警察の面接中に作成された文の分類に適した新しいデータセットを提案する。 本稿では,直感的文と真偽を区別し,最先端のパフォーマンスを実現するための微調整DistilBERTモデルを提案する。 我々はまた、法律専門家と非専門主義者の両方がシステムと対話し、利益を得ることを可能にするXAIインターフェースも提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-17T11:22:27Z)
• DELTA: Pre-train a Discriminative Encoder for Legal Case Retrieval via Structural Word Alignment [55.91429725404988]
  判例検索のための識別モデルであるDELTAを紹介する。 我々は浅層デコーダを利用して情報ボトルネックを作り、表現能力の向上を目指しています。 本手法は, 判例検索において, 既存の最先端手法よりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-27T10:40:14Z)
• Leveraging Large Language Models for Relevance Judgments in Legal Case Retrieval [18.058942674792604]
  本稿では,訴訟の関連判断に適した新規な数ショットワークフローを提案する。 LLMと人的専門家の関連判断を比較することで,信頼性の高い関連判断が得られたことを実証的に示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-27T09:46:56Z)
• MUSER: A Multi-View Similar Case Retrieval Dataset [65.36779942237357]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-24T08:17:11Z)
• Precedent-Enhanced Legal Judgment Prediction with LLM and Domain-Model Collaboration [52.57055162778548]
  法的判断予測(LJP)は、法律AIにおいてますます重要な課題となっている。 先行は、同様の事実を持つ以前の訴訟であり、国家法制度におけるその後の事件の判断の基礎となっている。 近年のディープラーニングの進歩により、LJPタスクの解決に様々なテクニックが使えるようになった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-13T16:47:20Z)
• CaseEncoder: A Knowledge-enhanced Pre-trained Model for Legal Case Encoding [15.685369142294693]
  CaseEncoderは、データサンプリングと事前トレーニングフェーズの両方において、きめ細かい法的な知識を活用する法律文書エンコーダである。 CaseEncoderは、ゼロショットの判例検索において、既存の一般的な事前訓練モデルと法律固有の事前訓練モデルの両方を著しく上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-09T12:40:19Z)
• SAILER: Structure-aware Pre-trained Language Model for Legal Case Retrieval [75.05173891207214]
  判例検索は知的法体系において中心的な役割を果たす。 既存の言語モデルの多くは、異なる構造間の長距離依存関係を理解するのが難しい。 本稿では, LEgal ケース検索のための構造対応プレトランザクショナル言語モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-22T10:47:01Z)
• Zero Shot Transfer of Legal Judgement Prediction as Article-aware Entailment for the European Court of Human Rights [1.4072904523937537]
  欧州人権裁判所の文書から法定判決予測を提出した。 この構成は、記事テキストを特定の事実テキストにマッピングする際の、モデル学習の法的推論能力を促進する。 ゼロショット LJP 実験を考案し,ドメイン判別器とワッサーシュタイン距離に基づく領域適応法を適用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-01T17:20:52Z)
• Equality before the Law: Legal Judgment Consistency Analysis for Fairness [55.91612739713396]
  本論文では,LInCo(Legal Inconsistency Coefficient)の判定不整合性評価指標を提案する。 法的な判断予測(LJP)モデルを用いて異なる集団の裁判官をシミュレートし、異なる集団で訓練されたLJPモデルによる判断結果の不一致を判断する。 私達はLInCoを実際の場合の不一致を探検するために使用し、次の観察に来ます:(1)地域およびジェンダーの不一致は法制度でありますが、ジェンダーの不一致は地方不一致より大いにより少しです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-25T14:28:00Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。