論文の概要: Judgment2vec: Apply Graph Analytics to Searching and Recommendation of Similar Judgments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04382v1
• Date: Thu, 8 Aug 2024 11:37:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-09 15:48:23.188153
• Title: Judgment2vec: Apply Graph Analytics to Searching and Recommendation of Similar Judgments
• Title（参考訳）: Judgment2vec: 類似した判断の検索と推奨にグラフ分析を適用する
• Authors: Hsuan-Lei Shao,
• Abstract要約: 裁判所の慣行では、法律専門家は、事件を解決するための意見を提供するために彼らの訓練に依存している。 同様のケースを見つけるのは難しく、多くの場合、経験、法的なドメイン知識、労働時間に依存する。 本研究は,判断テキストの類似性の分析を自動化することを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In court practice, legal professionals rely on their training to provide opinions that resolve cases, one of the most crucial aspects being the ability to identify similar judgments from previous courts efficiently. However, finding a similar case is challenging and often depends on experience, legal domain knowledge, and extensive labor hours, making veteran lawyers or judges indispensable. This research aims to automate the analysis of judgment text similarity. We utilized a judgment dataset labeled as the "golden standard" by experts, which includes human-verified features that can be converted into an "expert similarity score." We then constructed a knowledge graph based on "case-article" relationships, ranking each case using natural language processing to derive a "Node2vec similarity score." By evaluating these two similarity scores, we identified their discrepancies and relationships. The results can significantly reduce the labor hours required for legal searches and recommendations, with potential applications extending to various fields of information retrieval.
• Abstract（参考訳）: 裁判所の実務において、法律専門家は、事件を解決するための意見を提供するための訓練を頼りにしており、最も重要な側面の1つは、以前の裁判所から同様の判断を効果的に特定する能力である。 しかし、同様の事件を見つけることは困難であり、しばしば経験、法的なドメイン知識、広範囲の労働時間に依存するため、ベテラン弁護士や裁判官は不可欠である。 本研究は,判断テキストの類似性の分析を自動化することを目的とする。 専門家による「ゴールドスタンダード」とラベル付けされた判断データセットを用いて,「専門家の類似度スコア」に変換可能な,人間の検証された特徴を含む。 次に,「ケース・アーティクル」関係に基づく知識グラフを構築し,自然言語処理を用いて各事例をランキングし,「Node2vec類似度スコア」を導出する。 これら2つの類似点を評価することにより,両者の相違点と関係を同定した。 その結果、法的な検索やレコメンデーションに要する労働時間を著しく短縮することができ、潜在的な適用範囲は情報検索の様々な分野に拡大する。

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