論文の概要: Automatic Construction of a Legal Citation Graph from 100 Million Ukrainian Court Decisions: Large-Scale Extraction, Topological Analysis, and Ontology-Driven Clustering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.15362v1
- Date: Thu, 14 May 2026 19:42:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-18 17:44:16.277419
- Title: Automatic Construction of a Legal Citation Graph from 100 Million Ukrainian Court Decisions: Large-Scale Extraction, Topological Analysis, and Ontology-Driven Clustering
- Title（参考訳）: 1億のウクライナ裁判所判決から得られた法定引用グラフの自動構築:大規模抽出,トポロジカル解析,オントロジー駆動クラスタリング
- Abstract要約: ウクライナの裁判所決定から抽出された1070万件の訴訟の端は、司法の引用構造が監督なしで法域の境界をコードしていることを示している。
完全SRレジストリから最初の大規模引用グラフ(9950万全文、1.1TB)を構築する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Half a billion citation edges extracted from 100.7 million Ukrainian court decisions reveal that judicial citation structure encodes legal domain boundaries without supervision and predicts future legislative importance with near-perfect accuracy. We construct the first large-scale citation graph from the complete EDRSR registry (99.5 million full texts, 1.1 TB), extracting 502 million citation links across six types via regex on commodity hardware in approximately 5 hours, with precision of 1.00 on a 200-decision validation sample (95% Wilson CI: [0.982, 1.000]). Three principal findings emerge. (1) The degree distribution follows a power law (alpha = 1.57 +/- 0.008), placing the Ukrainian court network near the EU Court of Justice and below the US Supreme Court, with hub articles cited by millions of decisions. (2) Louvain community detection on the co-citation projection recovers legal domain boundaries (civil, criminal, administrative, commercial) with modularity Q = 0.44-0.55 and temporal stability (NMI = 0.83-0.86 across periods), constituting an automatically constructed legal ontology grounded in judicial practice. (3) Citation features predict top-1000 articles with AUC = 0.9984, substantially outperforming a naive frequency baseline (P@1000 = 0.655); temporal dynamics detect legislative regime changes as phase transitions and the 2022 invasion as a citation entropy spike (H: 11.02 -> 13.49) with emergent wartime legislation nodes. The citation-derived ontology is operationalized as the domain layer of a workflow memory system for LLM-assisted legal analysis, connecting to the ontology-controlled paradigm. The extraction pipeline, analysis code, and aggregated statistics are released as open data.
- Abstract（参考訳）: ウクライナの裁判所で170万件の判決から抽出された50億件の引用エッジは、司法引用構造が監督なしで法域の境界を符号化し、ほぼ完全な精度で将来の立法上の重要性を予測していることを示している。
完全EDRSRレジストリ(9950万全文、1.1 TB)から最初の大規模引用グラフを構築し、約5時間で6種類の引用リンクを抽出し、200個の精度検証サンプル(95% Wilson CI: [0.982, 1.000])で1.00の精度で、商品ハードウェア上のレジェックスで5200万個の引用リンクを抽出した。
主な発見は3つある。
1) 学位の配分は権限法(alpha = 1.57 +/- 0.008)に従っており、ウクライナの裁判所ネットワークはEU司法裁判所の近くにあり、合衆国最高裁判所の下に置かれている。
2)共引用予測に基づくルービン共同体の検出は,モジュール性Q = 0.44-0.55 と時間安定性 (NMI = 0.83-0.86 期間) で法的領域境界(市民,刑事,行政,商業)を回復し,司法実務に根ざした法的なオントロジーを自動構築する。
(3)Citationの特徴は、AUC = 0.9984で上位1000項目を予測し(P@1000 = 0.655)、時間力学は相転移として立法体制の変化を検知し、2022年の侵略は引用エントロピースパイク(H: 11.02 -> 13.49)として、突発的な戦時法制ノードを持つ。
LLM法則解析のためのワークフローメモリシステムのドメイン層として、引用由来のオントロジーが動作し、オントロジー制御パラダイムに接続する。
抽出パイプライン、解析コード、集約された統計データをオープンデータとしてリリースする。
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