Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards Supporting Legal Argumentation with NLP: Is More Data Really All You Need?

論文の概要: Towards Supporting Legal Argumentation with NLP: Is More Data Really All You Need?

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10974v3
Date: Tue, 15 Oct 2024 15:59:34 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-28 17:07:33.706522
Title: Towards Supporting Legal Argumentation with NLP: Is More Data Really All You Need?
Title（参考訳）: NLPによる法的調停支援に向けて: 必要なデータはすべて必要か?
Authors: T. Y. S. S Santosh, Kevin D. Ashley, Katie Atkinson, Matthias Grabmair,
Abstract要約: 訴訟における決定を正当化する法的推論と議論は、常にAIと法の中心であった。法律NLPの最近の発展は、テキストから法的結論を統計的に分類することに集中している。本稿では,AIと法学における伝統的な象徴的著作と,近年の法的NLPの進歩を概観する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6311895940869516
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Modeling legal reasoning and argumentation justifying decisions in cases has always been central to AI & Law, yet contemporary developments in legal NLP have increasingly focused on statistically classifying legal conclusions from text. While conceptually simpler, these approaches often fall short in providing usable justifications connecting to appropriate legal concepts. This paper reviews both traditional symbolic works in AI & Law and recent advances in legal NLP, and distills possibilities of integrating expert-informed knowledge to strike a balance between scalability and explanation in symbolic vs. data-driven approaches. We identify open challenges and discuss the potential of modern NLP models and methods that integrate
Abstract（参考訳）: 訴訟における法的推論と議論の正当化は、常にAIと法の中心であるが、法的なNLPにおける現代の発展は、テキストから法的結論を統計的に分類することに集中している。概念的には単純であるが、これらのアプローチは適切な法的概念に結びつく有効な正当化を提供するには不十分であることが多い。本稿では,AIと法学における従来の象徴的研究と,近年の法律的NLPの進歩の両面を概観し,専門家による知識統合の可能性について考察する。我々はオープンな課題を特定し、統合された現代のNLPモデルと方法の可能性について議論する。

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