論文の概要: Empowering Prior to Court Legal Analysis: A Transparent and Accessible Dataset for Defensive Statement Classification and Interpretation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10702v1
- Date: Fri, 17 May 2024 11:22:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-20 16:22:57.689342
- Title: Empowering Prior to Court Legal Analysis: A Transparent and Accessible Dataset for Defensive Statement Classification and Interpretation
- Title（参考訳）: 裁判所法定分析に先立つ権限の行使: 保護文書分類と解釈のための透明かつアクセス可能なデータセット
- Authors: Yannis Spyridis, Jean-Paul, Haneen Deeb, Vasileios Argyriou,
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.646219481667151
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The classification of statements provided by individuals during police interviews is a complex and significant task within the domain of natural language processing (NLP) and legal informatics. The lack of extensive domain-specific datasets raises challenges to the advancement of NLP methods in the field. This paper aims to address some of the present challenges by introducing a novel dataset tailored for classification of statements made during police interviews, prior to court proceedings. Utilising the curated dataset for training and evaluation, we introduce a fine-tuned DistilBERT model that achieves state-of-the-art performance in distinguishing truthful from deceptive statements. To enhance interpretability, we employ explainable artificial intelligence (XAI) methods to offer explainability through saliency maps, that interpret the model's decision-making process. Lastly, we present an XAI interface that empowers both legal professionals and non-specialists to interact with and benefit from our system. Our model achieves an accuracy of 86%, and is shown to outperform a custom transformer architecture in a comparative study. This holistic approach advances the accessibility, transparency, and effectiveness of statement analysis, with promising implications for both legal practice and research.
- Abstract（参考訳）: 警察の面接中に個人によって提供される声明の分類は、自然言語処理(NLP)と法的な情報処理の領域において複雑で重要な課題である。
広範囲にわたるドメイン固有データセットの欠如は、この分野におけるNLPメソッドの進歩に課題を提起する。
本論は, 裁判所の手続きに先立って, 警察インタビューにおける文の分類に適した新しいデータセットを導入することで, 現状の課題に対処することを目的とする。
学習と評価のためにキュレートされたデータセットを利用することで、直感的な文と真偽を区別する最先端のパフォーマンスを実現するための微調整DistilBERTモデルを導入する。
解釈可能性を高めるために、モデルの決定過程を解釈するサリエンシマップを通して説明可能性を提供するために、説明可能な人工知能(XAI)手法を用いる。
最後に、法律専門家と非専門主義者の両方が、私たちのシステムと対話し、利益を得ることを可能にするXAIインターフェースを提示します。
本モデルは86%の精度を達成し, 比較検討において, カスタムトランスフォーマーアーキテクチャを上回る性能を示した。
この全体論的アプローチは、法的実践と研究の両方に有望な意味を持ちながら、ステートメント分析のアクセシビリティ、透明性、有効性を向上させる。
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