論文の概要: Structural Dilemmas and Developmental Pathways of Legal Argument Mining in the Era of Artificial Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.02308v1
• Date: Mon, 04 May 2026 08:01:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-05 20:33:50.183746
• Title: Structural Dilemmas and Developmental Pathways of Legal Argument Mining in the Era of Artificial Intelligence
• Title（参考訳）: 人工知能時代の構造ジレンマと法体系マイニングの展開
• Authors: Xianglei Liao, Chuanyi Li, Kun Chen,
• Abstract要約: 法的な議論採掘は、法的なテキストとインテリジェントな分析を結びつけ、重要な理論的および実践的な意味を持つ。 既存の研究は主にデータ、技術、理論の3つの側面に沿って発展してきた。 進行中の進展にもかかわらず、法的な議論の採鉱の全体的な発展は比較的遅いままである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.439406676847407
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Against the backdrop of rapid advances in artificial intelligence, legal argument mining has emerged as an important research area linking legal texts with intelligent analysis, carrying significant theoretical and practical implications. Existing studies have primarily developed along three dimensions: data, technology, and theory. At the data level, raw legal texts and annotated corpora constitute the foundational resources. At the technological level, research paradigms have evolved from rule-based systems and traditional machine learning to large language models (LLMs). At the theoretical level, argumentation theory and legal dogmatics provide important references for modeling argumentation structures. However, despite ongoing progress, the overall development of legal argument mining remains relatively slow. Building on a systematic review of existing research, this study conducts an in-depth analysis and finds that this is due not only to data scarcity or technical limitations, but more fundamentally to the lack of a structured representational approach that reconciles theoretical expressiveness with computational feasibility. Specifically, this challenge manifests in dilemmas in data standardization, obstacles to effective modeling, and limitations in domain adaptation. In response, the study proposes several key directions for future research. It aims to provide a reframing of key problems and a pathway for future development in legal argument mining, while leaving specific models and implementation schemes for further investigation.
• Abstract（参考訳）: 人工知能の急速な進歩を背景に、法的議論のマイニングは、法的テキストと知的分析を結びつける重要な研究領域として現れ、理論的および実践的な意味を持つようになった。 既存の研究は主にデータ、技術、理論の3つの側面に沿って発展してきた。 データレベルでは、生の法文と注釈付きコーパスが基礎となる。 技術レベルでは、研究パラダイムはルールベースのシステムや従来の機械学習から大きな言語モデル(LLM)へと進化してきた。 理論レベルでは、議論理論と法学は議論構造をモデル化するための重要な参照を提供する。 しかし、現在進行中の進展にもかかわらず、法的な議論採掘の全体的な発展は比較的遅いままである。 既存の研究の体系的なレビューに基づいて、本研究は詳細な分析を行い、これはデータ不足や技術的な制限だけでなく、理論的表現性を計算可能性と整合させる構造的表現的アプローチの欠如によるものであることを示した。 具体的には、この課題はデータの標準化におけるジレンマ、効果的なモデリングへの障害、ドメイン適応における制限に現れます。 これに対し,本研究では,今後の研究に向けたいくつかの重要な方向性を提案する。 それは、重要な問題の再フレーミングと、法的な議論採掘における将来の発展への道筋を提供することを目的としており、また、さらなる調査のために特定のモデルと実施計画を残している。

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