論文の概要: Towards Intelligent Legal Document Analysis: CNN-Driven Classification of Case Law Texts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.17674v1
- Date: Mon, 20 Apr 2026 00:14:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-21 21:52:52.632696
- Title: Towards Intelligent Legal Document Analysis: CNN-Driven Classification of Case Law Texts
- Title（参考訳）: 知的法文書分析に向けて:CNNによる事例法テキストの分類
- Authors: Moinul Hossain, Sourav Rabi Das, Zikrul Shariar Ayon, Sadia Afrin Promi, Ahnaf Atef Choudhury, Shakila Rahman, Jia Uddin,
- Abstract要約: 本研究は,引用処理分類のための軽量かつ高精度なフレームワークを提案する。
単語認識型FastText埋め込みと1次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)との補間に基づく前処理を併用する。
提案システムは97.26%の分類精度と96.82%のマクロF1スコアを達成し,既存のベースラインを超えている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3192560874022086
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Legal practitioners and judicial institutions face an ever-growing volume of case-law documents characterised by formalised language, lengthy sentence structures, and highly specialised terminology, making manual triage both time-consuming and error-prone. This work presents a lightweight yet high-accuracy framework for citation-treatment classification that pairs lemmatisation-based preprocessing with subword-aware FastText embeddings and a multi-kernel one-dimensional Convolutional Neural Network (CNN). Evaluated on a publicly available corpus of 25,000 annotated legal documents with a 75/25 training-test partition, the proposed system achieves 97.26% classification accuracy and a macro F1-score of 96.82%, surpassing established baselines including fine-tuned BERT, Long Short-Term Memory (LSTM) with FastText, CNN with random embeddings, and a Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) k-Nearest Neighbour (KNN) classifier. The model also attains the highest Area Under the Receiver Operating Characteristic (AUC-ROC) curve of 97.83% among all compared systems while operating with only 5.1 million parameters and an inference latency of 0.31 ms per document - more than 13 times faster than BERT. Ablation experiments confirm the individual contribution of each pipeline component, and the confusion matrix reveals that residual errors are confined to semantically adjacent citation categories. These findings indicate that carefully designed convolutional architectures represent a scalable, resource-efficient alternative to heavyweight transformers for intelligent legal document analysis.
- Abstract（参考訳）: 法律実務者や司法機関は、形式化された言語、長い文構造、高度に専門化された用語によって特徴づけられるケースロー文書の増大に直面する。
本稿では,サブワードを意識したFastText埋め込みと,マルチカーネル1次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とを組み合わさった,ラム処理に基づく事前処理を実現する,引用処理分類のための軽量かつ高精度なフレームワークを提案する。
75/25のトレーニング-テストパーティションを持つ25,000の注釈付き法典コーパスに基づいて、提案システムは97.26%の分類精度と96.82%のマクロF1スコアを達成し、FastTextによる微調整BERT、Long Short-Term Memory(LSTM)、ランダムな埋め込みを伴うCNN、TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) k-Nearest Neighbour(KNN)分類器を含む確立されたベースラインを超えた。
また、AUC-ROC (Area Under the Receiver Operating Characteristics) 曲線は97.83%で、5.100万のパラメータと1文書あたりの推論遅延は0.31msであり、BERTの13倍以上である。
アブレーション実験により各パイプライン成分の個々の寄与が確認され、混乱行列は残差誤差がセマンティックに隣接した引用カテゴリに限定されていることを明らかにする。
これらの結果から,高度に設計された畳み込み型アーキテクチャは,インテリジェントな法的文書解析のためのヘビー級変圧器に代わる,スケーラブルで資源効率のよい代替品であることが示唆された。
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