論文の概要: Challenges and Considerations in Annotating Legal Data: A Comprehensive Overview

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17503v1
• Date: Fri, 5 Jul 2024 21:56:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-28 17:59:54.675643
• Title: Challenges and Considerations in Annotating Legal Data: A Comprehensive Overview
• Title（参考訳）: 法律データの注釈付けにおける課題と考察: 包括的概要
• Authors: Harshil Darji, Jelena Mitrović, Michael Granitzer,
• Abstract要約: 本稿では,法的なデータアノテーションプロジェクトに従事する研究者や専門家に対して,基礎的な理解とガイダンスを提供することを目的とする。 法律文書は、しばしば複雑な構造、脚注、参照、ユニークな用語を持っている。 作成した、微調整されたデータセットと言語モデルへのリンクを提供します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6372911857214884
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The process of annotating data within the legal sector is filled with distinct challenges that differ from other fields, primarily due to the inherent complexities of legal language and documentation. The initial task usually involves selecting an appropriate raw dataset that captures the intricate aspects of legal texts. Following this, extracting text becomes a complicated task, as legal documents often have complex structures, footnotes, references, and unique terminology. The importance of data cleaning is magnified in this context, ensuring that redundant information is eliminated while maintaining crucial legal details and context. Creating comprehensive yet straightforward annotation guidelines is imperative, as these guidelines serve as the road map for maintaining uniformity and addressing the subtle nuances of legal terminology. Another critical aspect is the involvement of legal professionals in the annotation process. Their expertise is valuable in ensuring that the data not only remains contextually accurate but also adheres to prevailing legal standards and interpretations. This paper provides an expanded view of these challenges and aims to offer a foundational understanding and guidance for researchers and professionals engaged in legal data annotation projects. In addition, we provide links to our created and fine-tuned datasets and language models. These resources are outcomes of our discussed projects and solutions to challenges faced while working on them.
• Abstract（参考訳）: 法律分野におけるデータの注釈付けのプロセスは、法律言語と文書の固有の複雑さによって、他の分野と異なる別の課題で満たされている。 最初のタスクは通常、法的テキストの複雑な側面をキャプチャする適切な生データセットを選択することを含む。 この後、法的文書には複雑な構造、脚注、参照、ユニークな用語があるため、テキストの抽出は複雑な作業となる。 データクリーニングの重要性はこの文脈で拡大され、重要な法的詳細とコンテキストを維持しながら冗長な情報が排除される。 これらのガイドラインは、統一性を維持し、法用語の微妙なニュアンスに対処するためのロードマップとして機能する。 もう1つの重要な側面は、アノテーションプロセスに法的専門家が関与することである。 彼らの専門知識は、データが文脈的に正確であるだけでなく、一般的な法的基準や解釈に忠実であることを保証する上でも有用である。 本稿は,これらの課題を概観し,法的なデータアノテーションプロジェクトに従事する研究者や専門家に対して,基礎的な理解とガイダンスを提供することを目的とする。 さらに、作成および微調整されたデータセットと言語モデルへのリンクも提供します。 これらのリソースは、議論されたプロジェクトの結果であり、それに取り組んでいるときに直面する課題に対する解決策です。

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