論文の概要: Legal Document Summarization: Enhancing Judicial Efficiency through Automation Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.18952v1
- Date: Fri, 25 Jul 2025 04:39:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-28 16:16:48.823865
- Title: Legal Document Summarization: Enhancing Judicial Efficiency through Automation Detection
- Title（参考訳）: 司法文書要約:自動化検出による司法効率の向上
- Authors: Yongjie Li, Ruilin Nong, Jianan Liu, Lucas Evans,
- Abstract要約: 法律文書の要約は、司法効率を改善するための重要な進歩を表している。
この研究は、法律分野におけるワークフローのダイナミクスを大きく変えることのできる、有望な技術主導の戦略を強調している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.157213827899342
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Legal document summarization represents a significant advancement towards improving judicial efficiency through the automation of key information detection. Our approach leverages state-of-the-art natural language processing techniques to meticulously identify and extract essential data from extensive legal texts, which facilitates a more efficient review process. By employing advanced machine learning algorithms, the framework recognizes underlying patterns within judicial documents to create precise summaries that encapsulate the crucial elements. This automation alleviates the burden on legal professionals, concurrently reducing the likelihood of overlooking vital information that could lead to errors. Through comprehensive experiments conducted with actual legal datasets, we demonstrate the capability of our method to generate high-quality summaries while preserving the integrity of the original content and enhancing processing times considerably. The results reveal marked improvements in operational efficiency, allowing legal practitioners to direct their efforts toward critical analytical and decision-making activities instead of manual reviews. This research highlights promising technology-driven strategies that can significantly alter workflow dynamics within the legal sector, emphasizing the role of automation in refining judicial processes.
- Abstract（参考訳）: 法律文書の要約は、鍵情報検出の自動化を通じて、司法効率を向上させるための重要な進歩を示している。
我々のアプローチは、最先端の自然言語処理技術を活用して、より効率的なレビュープロセスを容易にする広範囲な法的テキストから重要なデータを注意深く識別し、抽出する。
高度な機械学習アルゴリズムを用いることで、このフレームワークは司法文書の根底にあるパターンを認識し、重要な要素をカプセル化する正確な要約を作成する。
この自動化により、法律専門家の負担が軽減され、エラーにつながる可能性のある重要な情報を見渡す可能性が同時に減少する。
実際の法的データセットを用いて実施した総合的な実験を通じて,本手法がオリジナルコンテンツの完全性を維持し,処理時間を大幅に短縮しつつ,高品質な要約を生成する能力を示す。
その結果, 作業効率が著しく向上し, 法律実務者は手作業によるレビューではなく, 批判的分析・意思決定活動への取り組みを指示できるようになった。
この研究は、法律分野におけるワークフローのダイナミクスを著しく変更できる有望な技術主導の戦略を強調し、司法プロセスの精査における自動化の役割を強調した。
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