Fugu-MT 論文翻訳(概要): Similar Phrases for Cause of Actions of Civil Cases

論文の概要: Similar Phrases for Cause of Actions of Civil Cases

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08564v1
Date: Fri, 11 Oct 2024 06:43:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-10-30 23:14:57.410188
Title: Similar Phrases for Cause of Actions of Civil Cases
Title（参考訳）: 民事訴訟の訴訟の原因としての類似のフレーム
Authors: Ho-Chien Huang, Chao-Lin Liu,
Abstract要約: この研究は、ディース係数やピアソンの相関係数など、様々な類似度尺度を実装している。アンサンブルモデルはランキングを組み合わせ、ソーシャルネットワーク分析は関連するCOAのクラスタを特定する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5949789346585451
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: In the Taiwanese judicial system, Cause of Actions (COAs) are essential for identifying relevant legal judgments. However, the lack of standardized COA labeling creates challenges in filtering cases using basic methods. This research addresses this issue by leveraging embedding and clustering techniques to analyze the similarity between COAs based on cited legal articles. The study implements various similarity measures, including Dice coefficient and Pearson's correlation coefficient. An ensemble model combines rankings, and social network analysis identifies clusters of related COAs. This approach enhances legal analysis by revealing inconspicuous connections between COAs, offering potential applications in legal research beyond civil law.
Abstract（参考訳）: 台湾の司法制度では、関連する法的判断を特定するために、行動原因(COA)が不可欠である。しかし、標準化されたCOAラベルの欠如は、基本手法を用いてケースをフィルタリングする際の課題を生んでいる。本研究は, 埋込法とクラスタリング法を利用して, 引用法論文に基づいてCOAの類似性を解析することによってこの問題に対処する。この研究は、ディース係数やピアソンの相関係数など、様々な類似度尺度を実装している。アンサンブルモデルはランキングを組み合わせ、ソーシャルネットワーク分析は関連するCOAのクラスタを特定する。このアプローチは、COA間の不明瞭な関係を明らかにすることで法的な分析を強化し、民事法を超えた法研究に潜在的に応用する可能性がある。

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