論文の概要: Natural Language Processing for the Legal Domain: A Survey of Tasks, Datasets, Models, and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21306v2
• Date: Tue, 25 Mar 2025 03:45:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 19:42:57.036526
• Title: Natural Language Processing for the Legal Domain: A Survey of Tasks, Datasets, Models, and Challenges
• Title（参考訳）: 法律領域における自然言語処理:課題,データセット,モデル,課題の調査
• Authors: Farid Ariai, Gianluca Demartini,
• Abstract要約: 本調査は,手動フィルタリング後の133項目を最終選択した154の研究をレビューし,システムレビューおよびメタ分析フレームワークの優先報告項目に従う。 法律分野におけるNLPに関する基礎概念を探求し、法律文書の処理の独特な側面と課題を詳述する。 本稿では,法的文書要約,法的名称付きエンティティ認識,法的質問回答,法的条項マイニング,法的テキスト分類,法的判断予測など,法的テキストに特有のNLPタスクの概要について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.548047308860141
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Natural Language Processing (NLP) is revolutionising the way legal professionals and laypersons operate in the legal field. The considerable potential for NLP in the legal sector, especially in developing computational tools for various legal processes, has captured the interest of researchers for years. This survey follows the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses framework, reviewing 154 studies, with a final selection of 133 after manual filtering. It explores foundational concepts related to NLP in the legal domain, illustrating the unique aspects and challenges of processing legal texts, such as extensive document length, complex language, and limited open legal datasets. We provide an overview of NLP tasks specific to legal text, such as Legal Document Summarisation, legal Named Entity Recognition, Legal Question Answering, Legal Argument Mining, Legal Text Classification, and Legal Judgement Prediction. In the section on legal Language Models (LMs), we analyse both developed LMs and approaches for adapting general LMs to the legal domain. Additionally, we identify 16 Open Research Challenges, including bias in Artificial Intelligence applications, the need for more robust and interpretable models, and improving explainability to handle the complexities of legal language and reasoning.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP: Natural Language Processing)は、法律専門家や法務担当者の法務分野における運用方法に革命をもたらしている。 法律分野におけるNLPのかなりの可能性、特に様々な法的プロセスのための計算ツールの開発は、長年にわたって研究者の関心を集めてきた。 本調査は,手動フィルタリング後の133項目を最終選択した154の研究をレビューし,システムレビューおよびメタ分析フレームワークの優先報告項目に従う。 法律分野におけるNLPに関する基礎概念を探求し、広範囲な文書の長さ、複雑な言語、限られたオープンな法的データセットなど、法的テキストを処理するというユニークな側面と課題を描いている。 本稿では,法的文書要約,法的名称付きエンティティ認識,法的質問回答,法的条項マイニング,法的テキスト分類,法的判断予測など,法的テキストに特有のNLPタスクの概要について述べる。 法的な言語モデル(LM)の節では、法的な領域に一般の言語モデルを適用するためのLMとアプローチの両方について分析している。 さらに、人工知能アプリケーションのバイアス、より堅牢で解釈可能なモデルの必要性、法的言語と推論の複雑さを扱うための説明可能性の改善など、16のオープンリサーチチャレンジを特定します。

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