論文の概要: LexGenie: Automated Generation of Structured Reports for European Court of Human Rights Case Law
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.03266v1
- Date: Wed, 05 Mar 2025 08:49:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-06 17:18:40.897199
- Title: LexGenie: Automated Generation of Structured Reports for European Court of Human Rights Case Law
- Title（参考訳）: LexGenie:欧州人権裁判所における構造化報告書の自動作成
- Authors: T. Y. S. S Santosh, Mahmoud Aly, Oana Ichim, Matthias Grabmair,
- Abstract要約: LexGenieは、ユーザ特定トピックに関するケースローの全ボディを使用して構造化レポートを作成するように設計された、自動パイプラインである。
トピックごとに関連するパスを検索し、クラスタ化し、整理し、各セクションの構造化されたアウトラインと凝集性コンテンツを生成する。
専門家による評価は、効率的でスケーラブルな法的な分析を促進する構造化レポートを作成する上で、LexGenieの有用性を確認している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.474945380093949
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Analyzing large volumes of case law to uncover evolving legal principles, across multiple cases, on a given topic is a demanding task for legal professionals. Structured topical reports provide an effective solution by summarizing key issues, principles, and judgments, enabling comprehensive legal analysis on a particular topic. While prior works have advanced query-based individual case summarization, none have extended to automatically generating multi-case structured reports. To address this, we introduce LexGenie, an automated LLM-based pipeline designed to create structured reports using the entire body of case law on user-specified topics within the European Court of Human Rights jurisdiction. LexGenie retrieves, clusters, and organizes relevant passages by topic to generate a structured outline and cohesive content for each section. Expert evaluation confirms LexGenie's utility in producing structured reports that enhance efficient, scalable legal analysis.
- Abstract（参考訳）: 多数のケースローを分析して、複数のケースにわたる進化する法原則を明らかにすることは、法律専門家に要求される課題である。
構造化されたトピックレポートは、重要な問題、原則、判断を要約して効果的なソリューションを提供し、特定のトピックに関する包括的な法的分析を可能にする。
以前の作業では、クエリベースの個別ケースの要約が進んだが、自動でマルチケース構造化レポートを生成するような拡張は行われていない。
この問題に対処するため,欧州人権裁判所内のユーザ特定トピックに関する事例法全体を用いた構造化レポート作成を目的とした,自動LLMベースのパイプラインであるLexGenieを紹介した。
LexGenieはトピックごとに関連するパスを取得し、クラスタ化し、整理し、各セクションの構造化されたアウトラインと凝集性コンテンツを生成する。
専門家による評価は、効率的でスケーラブルな法的な分析を促進する構造化レポートを作成する上で、LexGenieの有用性を確認している。
関連論文リスト
- SyLeR: A Framework for Explicit Syllogistic Legal Reasoning in Large Language Models [5.501226256903341]
我々は,LLMが明示的なシロジックな法的推論を行うことを可能にする新しいフレームワークであるSyLeRを提案する。
SyLeRは木構造的階層的検索機構を統合し、関連する法規と前例を効果的に組み合わせている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-05T03:34:51Z) - A Law Reasoning Benchmark for LLM with Tree-Organized Structures including Factum Probandum, Evidence and Experiences [76.73731245899454]
本稿では,階層的なファクトラム,証拠,暗黙的な経験に富む透明な法理推論スキーマを提案する。
このスキーマにインスパイアされた課題は、テキストのケース記述を取り込み、最終決定を正当化する階層構造を出力する。
このベンチマークは、Intelligent Courtにおける透明で説明可能なAI支援法推論の道を開く」。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-02T10:26:54Z) - AnnoCaseLaw: A Richly-Annotated Dataset For Benchmarking Explainable Legal Judgment Prediction [56.797874973414636]
AnnoCaseLawは、アメリカ合衆国控訴裁判所の無視事件を慎重に注釈付けした471のデータセットである。
我々のデータセットは、より人間らしく説明可能な法的な判断予測モデルの基礎となる。
その結果、LJPは依然として厳しい課題であり、法的な前例の適用は特に困難であることが示されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-28T19:14:48Z) - Knowledge Graphs Construction from Criminal Court Appeals: Insights from the French Cassation Court [49.1574468325115]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-24T15:38:32Z) - LexAbSumm: Aspect-based Summarization of Legal Decisions [1.3723120574076126]
LexAbSummは、欧州人権裁判所(European Court of Human Rights)の管轄下にある法的判例決定のアスペクトベースの要約のために設計されたデータセットである。
我々は、LexAbSumm上の長いドキュメントに適した抽象的な要約モデルをいくつか評価し、アスペクト固有の要約を生成するためにこれらのモデルを条件付けすることの難しさを明らかにした。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-31T08:00:40Z) - DELTA: Pre-train a Discriminative Encoder for Legal Case Retrieval via Structural Word Alignment [55.91429725404988]
判例検索のための識別モデルであるDELTAを紹介する。
我々は浅層デコーダを利用して情報ボトルネックを作り、表現能力の向上を目指しています。
本手法は, 判例検索において, 既存の最先端手法よりも優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-27T10:40:14Z) - A Deep Learning-Based System for Automatic Case Summarization [2.9141777969894966]
本稿では,効率的な自動ケース要約のためのディープラーニングに基づくシステムを提案する。
このシステムは、長い訴訟文書の簡潔かつ関連する要約を生成するための教師なしおよび教師なしの両方の方法を提供する。
今後の研究は、要約技術の改良と、我々の手法を他の種類の法的テキストに適用することに焦点を当てる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-13T01:18:10Z) - MUSER: A Multi-View Similar Case Retrieval Dataset [65.36779942237357]
類似事例検索(SCR)は、司法公正の促進に重要な役割を果たす代表的法的AIアプリケーションである。
既存のSCRデータセットは、ケース間の類似性を判断する際にのみ、事実記述セクションにフォーカスする。
本稿では,多視点類似度測定に基づく類似事例検索データセットMと,文レベル法定要素アノテーションを用いた包括的法定要素を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-24T08:17:11Z) - SAILER: Structure-aware Pre-trained Language Model for Legal Case
Retrieval [75.05173891207214]
判例検索は知的法体系において中心的な役割を果たす。
既存の言語モデルの多くは、異なる構造間の長距離依存関係を理解するのが難しい。
本稿では, LEgal ケース検索のための構造対応プレトランザクショナル言語モデルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-22T10:47:01Z) - Computing and Exploiting Document Structure to Improve Unsupervised
Extractive Summarization of Legal Case Decisions [7.99536002595393]
文書構造を利用するために再重み付けアルゴリズムを用いる教師なしグラフベースのランキングモデルを提案する。
カナディアン・ロー・ケース・ロー・データセットの結果,提案手法がいくつかの強い基準線より優れていることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-06T22:20:42Z) - Incorporating Domain Knowledge for Extractive Summarization of Legal
Case Documents [7.6340456946456605]
法ケース文書の要約のための教師なし要約アルゴリズムDELSummを提案する。
提案アルゴリズムは,数千対の文書-要約ペアで訓練された教師付き要約モデルより優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-30T08:06:15Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。