論文の概要: AF-XRAY: Visual Explanation and Resolution of Ambiguity in Legal Argumentation Frameworks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.10831v1
- Date: Mon, 14 Jul 2025 22:00:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-16 19:46:02.90129
- Title: AF-XRAY: Visual Explanation and Resolution of Ambiguity in Legal Argumentation Frameworks
- Title(参考訳): AF-XRAY:法体系における曖昧さの視覚的説明と解決
- Authors: Yilin Xia, Heng Zheng, Shawn Bowers, Bertram Ludäscher,
- Abstract要約: AF-XRAYは、法的推論において抽象的なAFを探索、分析、可視化するためのオープンソースのツールキットである。
われわれは現実の法的事例を用いて、私たちのツールが、異なる仮定が、異なる正当化された結論にどのように結びつくかを明らかにすることによって、テレロジカルな法的推論をサポートすることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.287452323302345
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Argumentation frameworks (AFs) provide formal approaches for legal reasoning, but identifying sources of ambiguity and explaining argument acceptance remains challenging for non-experts. We present AF-XRAY, an open-source toolkit for exploring, analyzing, and visualizing abstract AFs in legal reasoning. AF-XRAY introduces: (i) layered visualizations based on game-theoretic argument length revealing well-founded derivation structures; (ii) classification of attack edges by semantic roles (primary, secondary, blunders); (iii) overlay visualizations of alternative 2-valued solutions on ambiguous 3-valued grounded semantics; and (iv) identification of critical attack sets whose suspension resolves undecided arguments. Through systematic generation of critical attack sets, AF-XRAY transforms ambiguous scenarios into grounded solutions, enabling users to pinpoint specific causes of ambiguity and explore alternative resolutions. We use real-world legal cases (e.g., Wild Animals as modeled by Bench-Capon) to show that our tool supports teleological legal reasoning by revealing how different assumptions lead to different justified conclusions.
- Abstract(参考訳): 論証フレームワーク(AF)は、法的推論のための正式なアプローチを提供するが、曖昧さの源を特定し、議論の受け入れを説明することは、非専門家にとって依然として困難である。
AF-XRAYは、法的推論において抽象的なAFを探索、分析、可視化するためのオープンソースのツールキットである。
AF-XRAYの紹介
(i)ゲーム理論の議論長に基づく階層的可視化
(二 意味的役割(一次、二次、過失)による攻撃端の分類
三 曖昧な三値基底セマンティクス上の代替2値解のオーバーレイ可視化
(四)未決定の議論を解決した致命的な攻撃セットの特定。
クリティカルアタックセットを体系的に生成することで、AF-XRAYはあいまいなシナリオを接地されたソリューションに変換する。
私たちは現実世界の訴訟(例えば、ベンチ=キャノンがモデル化した野生動物)を使って、私たちのツールが、異なる仮定がどのように正当化された結論をもたらすかを明らかにすることによって、テレロジカルな法的推論をサポートすることを示す。
関連論文リスト
- From Disagreement to Understanding: The Case for Ambiguity Detection in NLI [0.0]
コンテンツに基づくあいまいさは、プロセスに依存しない人間の視点の信号を提供することを示す。
重要な制限は、あいまいさとサブタイプのための注釈付きデータセットがないことである。
本稿では、新しい注釈付きリソースとアンビグニティ検出のための教師なしアプローチにより、このギャップに対処することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-20T20:27:35Z) - A Survey on Latent Reasoning [100.54120559169735]
大きな言語モデル(LLM)は印象的な推論機能を示している。
中間ステップを言語化するCoT推論は、モデルの表現帯域幅を制限する。
潜在的推論は、モデルの連続的な隠れ状態に完全にマルチステップの推論を実行することで、このボトルネックに対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-08T17:29:07Z) - CLATTER: Comprehensive Entailment Reasoning for Hallucination Detection [60.98964268961243]
我々は,系統的かつ包括的な推論プロセスを実行するためのモデルを導くことで,モデルがよりきめ細やかで正確な絞り込み決定を実行できることを提案する。
我々は,(i)クレームの分解,(ii)サブクレームの属性と包含分類,および(iii)集約分類から成る3段階の推論プロセスを定義し,そのような導出推論が実際に幻覚検出の改善をもたらすことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-05T17:02:52Z) - Ground-R1: Incentivizing Grounded Visual Reasoning via Reinforcement Learning [96.01617809845396]
Ground-R1は、明示的なエビデンスや合理的アノテーションを必要とせずに、基礎的な視覚的推論を可能にする強化学習フレームワークである。
グラウンドR1は優れた性能を示し、不確実性認識、空間認識、反復的洗練などの創発的な認知行動を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-26T17:51:47Z) - 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) - Discovering Significant Topics from Legal Decisions with Selective
Inference [0.0]
本稿では,法的決定文から重要なトピックを発見するための自動パイプラインの提案と評価を行う。
本手法は, 結果, 話題語分布, ケーストピックの重みと有意に相関した症例トピックを同定する。
パイプラインによって導かれるトピックは,双方の分野の法的ドクトリンと一致しており,他の関連する法的分析タスクに有用であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-02T07:00:24Z) - A Semantic Approach to Decidability in Epistemic Planning (Extended
Version) [72.77805489645604]
我々は決定可能性を達成するために新しい意味論的アプローチを用いる。
具体的には、知識の論理S5$_n$と(知識)可換性と呼ばれる相互作用公理を拡大する。
我々は,本フレームワークが,独立した知識である共通知識の有限的非固定点的特徴を認めていることを証明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-28T11:26:26Z) - Robust Saliency-Aware Distillation for Few-shot Fine-grained Visual
Recognition [57.08108545219043]
サンプルが少ない新しいサブカテゴリを認識することは、コンピュータビジョンにおいて不可欠で挑戦的な研究課題である。
既存の文献は、ローカルベースの表現アプローチを採用することでこの問題に対処している。
本稿では,ロバスト・サリエンシ・アウェア蒸留法(RSaD)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-12T00:13:17Z) - How to disagree well: Investigating the dispute tactics used on
Wikipedia [17.354674873244335]
本稿では,毒性の検出と議論構造の分析という視点を統一する論争戦術の枠組みを提案する。
この枠組みは、アドホミン攻撃から中心的議論への反論まで、反感型戦術の優先的な順序を含む。
これらのアノテーションは,エスカレーション予測タスクの性能向上に有用な追加信号を提供するために利用できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-16T09:01:19Z) - Admissibility in Strength-based Argumentation: Complexity and Algorithms
(Extended Version with Proofs) [1.5828697880068698]
我々は、適応性に基づく意味論の強度に基づく論証フレームワーク(StrAF)への適応について研究する。
特に文献で定義された強い許容性は望ましい性質、すなわちDungの基本的な補題を満たさないことを示す。
計算(強弱)拡張に対する擬ブール制約の翻訳を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-05T18:42:04Z) - An Argumentation-based Approach for Identifying and Dealing with
Incompatibilities among Procedural Goals [1.1744028458220426]
インテリジェントエージェントは複数のパース可能なゴールを生成し、それら間で互換性がない可能性がある。
本稿では,これらの非互換性の定義,識別,解決に焦点をあてる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-11T01:01:34Z) - Expressiveness of SETAFs and Support-Free ADFs under 3-valued Semantics [15.174903837196297]
SETAFs とサポートフリー ADFs との関係について検討した。
2つのアプローチを区別するサポートフリーAFFにおいて、満足できない受け入れ条件が存在するだけである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-07T16:03:23Z)
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。