論文の概要: Incorporating Precedents for Legal Judgement Prediction on European Court of Human Rights Cases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18644v1
• Date: Fri, 27 Sep 2024 11:24:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-01 18:11:57.484822
• Title: Incorporating Precedents for Legal Judgement Prediction on European Court of Human Rights Cases
• Title（参考訳）: 欧州人権裁判所の判例予測の先例を組み込んだもの
• Authors: T. Y. S. S. Santosh, Mohamed Hesham Elganayni, Stanisław Sójka, Matthias Grabmair,
• Abstract要約: そこで本研究では,LJPモデルに先例を組み込む手法について検討する。 ECHRの管轄区域におけるLJPの実験では、トレーニング中の前例の統合は、前例や推論時にのみ組み込まれた前例のないモデルよりも優れていることが明らかになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2562034805037443
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Inspired by the legal doctrine of stare decisis, which leverages precedents (prior cases) for informed decision-making, we explore methods to integrate them into LJP models. To facilitate precedent retrieval, we train a retriever with a fine-grained relevance signal based on the overlap ratio of alleged articles between cases. We investigate two strategies to integrate precedents: direct incorporation at inference via label interpolation based on case proximity and during training via a precedent fusion module using a stacked-cross attention model. We employ joint training of the retriever and LJP models to address latent space divergence between them. Our experiments on LJP tasks from the ECHR jurisdiction reveal that integrating precedents during training coupled with joint training of the retriever and LJP model, outperforms models without precedents or with precedents incorporated only at inference, particularly benefiting sparser articles.
• Abstract（参考訳）: 情報的意思決定に先例(優先事例)を活用する「星座決定」の法学原理に着想を得て,LJPモデルにそれらを組み込む方法を探る。 先行検索を容易にするため,事例間の記事の重複率に基づいて,詳細な関連信号で検索者を訓練する。 ケース近接に基づくラベル補間による推論の直接的取り込みと,スタッククロスアテンションモデルを用いた事前融合モジュールによるトレーニングの2つの手法について検討する。 我々は,レトリバーモデルとLJPモデルの協調トレーニングを用いて,それらの間の潜時空間のばらつきに対処する。 本研究は,レトリバーとLJPモデルの共同トレーニングと併用したトレーニングにおける前例の統合が,前例のないモデルや,推論時にのみ組み込まれた前例よりも優れており,特にスパサー記事に有利であることを示すものである。

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