論文の概要: A Modal Logic for Temporal and Jurisdictional Classifier Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.13691v1
• Date: Wed, 15 Oct 2025 15:50:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-16 20:13:28.746519
• Title: A Modal Logic for Temporal and Jurisdictional Classifier Models
• Title（参考訳）: 時間的・法的な分類モデルのためのモーダル論理
• Authors: Cecilia Di Florio, Huimin Dong, Antonino Rotolo,
• Abstract要約: 我々は、法的ケースベース推論(CBR)を正式に捉えるために設計された分類器のモーダル論理を導入する。 我々は、判例の時間的次元と法体系内の裁判所の階層を論理的に導入することにより、前例間の紛争を解決するための原則を取り入れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Logic-based models can be used to build verification tools for machine learning classifiers employed in the legal field. ML classifiers predict the outcomes of new cases based on previous ones, thereby performing a form of case-based reasoning (CBR). In this paper, we introduce a modal logic of classifiers designed to formally capture legal CBR. We incorporate principles for resolving conflicts between precedents, by introducing into the logic the temporal dimension of cases and the hierarchy of courts within the legal system.
• Abstract（参考訳）: 論理ベースのモデルは、法分野で使用される機械学習分類器の検証ツールを構築するために使用できる。 ML分類器は、前者に基づいて新しい症例の結果を予測し、ケースベース推論(CBR)の形式を実行する。 本稿では,法的なCBRを形式的に捉えるために,分類器のモーダル論理を導入する。 我々は、前例間の紛争を解決するための原則を、事件の時間的次元と法体系内の裁判所の階層を論理的に導入することによって取り入れる。

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