論文の概要: AI-assisted German Employment Contract Review: A Benchmark Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17194v1
• Date: Mon, 27 Jan 2025 14:48:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-30 15:54:12.213874
• Title: AI-assisted German Employment Contract Review: A Benchmark Dataset
• Title（参考訳）: AIによるドイツの雇用契約のレビュー:ベンチマークデータセット
• Authors: Oliver Wardas, Florian Matthes,
• Abstract要約: 自然言語処理(NLP)の最近の進歩は、契約レビューを支援することを約束している。 専門家による注釈付きデータセットが不足しているため、法的テキストにNLP技術を適用することは特に困難である。 我々は、ドイツの雇用契約条項の合法性と公正性に関する匿名化および注釈付きベンチマークデータセットをリリースする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3916160303055567
• License:
• Abstract: Employment contracts are used to agree upon the working conditions between employers and employees all over the world. Understanding and reviewing contracts for void or unfair clauses requires extensive knowledge of the legal system and terminology. Recent advances in Natural Language Processing (NLP) hold promise for assisting in these reviews. However, applying NLP techniques on legal text is particularly difficult due to the scarcity of expert-annotated datasets. To address this issue and as a starting point for our effort in assisting lawyers with contract reviews using NLP, we release an anonymized and annotated benchmark dataset for legality and fairness review of German employment contract clauses, alongside with baseline model evaluations.
• Abstract（参考訳）: 雇用契約は、世界中の雇用者と雇用者の間の労働条件に合意するために使用される。 無効または不公平な条項の契約を理解してレビューするには、法体系と用語に関する広範な知識が必要である。 自然言語処理(NLP)の最近の進歩は、これらのレビューを支援することを約束している。 しかし、専門家による注釈付きデータセットが不足しているため、法的テキストにNLP技術を適用することは特に困難である。 この問題に対処するため,NLPを用いた契約審査における弁護士支援の取り組みの出発点として,ドイツ雇用契約条項の合法性と公正性評価のための匿名化および注釈付きベンチマークデータセットを,ベースラインモデル評価とともに公開する。

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