Fugu-MT 論文翻訳(概要): Knowledge Graphs Construction from Criminal Court Appeals: Insights from the French Cassation Court

論文の概要: Knowledge Graphs Construction from Criminal Court Appeals: Insights from the French Cassation Court

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14579v1
Date: Fri, 24 Jan 2025 15:38:32 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-01-27 14:55:39.386538
Title: Knowledge Graphs Construction from Criminal Court Appeals: Insights from the French Cassation Court
Title（参考訳）: 刑事裁判所の訴状から構築した知識グラフ:フランスのカシエーション裁判所の見解
Authors: Alexander V. Belikov, Sacha Raoult,
Abstract要約: 本稿では,フランス・カシエーション裁判所への上訴から知識グラフを構築するための枠組みを提案する。このフレームワークはドメイン固有のオントロジーと派生データセットを含み、構造化された法的データ表現と分析の基礎を提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 49.1574468325115
License:
Abstract: Despite growing interest, accurately and reliably representing unstructured data, such as court decisions, in a structured form, remains a challenge. Recent advancements in generative AI applied to language modeling enabled the transformation of text into knowledge graphs, unlocking new opportunities for analysis and modeling. This paper presents a framework for constructing knowledge graphs from appeals to the French Cassation Court. The framework includes a domain-specific ontology and a derived dataset, offering a foundation for structured legal data representation and analysis.
Abstract（参考訳）: 関心が高まりつつあるにもかかわらず、裁判所の決定のような非構造化データの正確かつ確実な表現は依然として困難である。言語モデリングに適用された生成AIの最近の進歩は、テキストを知識グラフに変換することを可能にし、分析とモデリングの新しい機会を開放した。本稿では,フランス・カシエーション裁判所への上訴から知識グラフを構築するための枠組みを提案する。このフレームワークはドメイン固有のオントロジーと派生データセットを含み、構造化された法的データ表現と分析の基礎を提供する。

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