論文の概要: SG-LegalCite: A Principle-Augmented Benchmark for Legal Citation Retrieval in Singapore Law

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.21057v1
• Date: Wed, 20 May 2026 11:43:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-21 19:19:56.646994
• Title: SG-LegalCite: A Principle-Augmented Benchmark for Legal Citation Retrieval in Singapore Law
• Title（参考訳）: SG-LegalCite:シンガポール法における法規制緩和のための原則強化ベンチマーク
• Authors: Shannon Lee Yueh Ern, Kaidong Feng, Yingpeng Du, Chloe Lee En Jia, Zhu Sun,
• Abstract要約: 普通法制度における法的引用は、事実的類似性だけでなく、前例が呼び出される法原則にも依存する。 本稿では,事例事実と明示的な法的原則を統合したクエリに基づいて,引用事例をランク付けする新たな検索パラダイムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.356037168975996
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Legal citation in common-law systems depends not only on factual similarity, but also on the legal principle for which a precedent is invoked. However, existing benchmarks for legal citation retrieval use case facts, citation context, or full judgments as inputs, where the governing legal principle is often missing or only implicitly expressed and entangled with broader context. As a result, models may retrieve precedents that are factually similar yet doctrinally irrelevant. This limitation is particularly consequential in Singapore, where the legal system has evolved independently: only domestic precedents are binding, while foreign authorities serve merely as persuasive references. Thus, we propose a new retrieval paradigm that ranks cited cases based on queries integrating case facts and explicit legal principles, inspired by real-world legal reasoning workflows. To support this paradigm, we introduce SG-LegalCite, a dataset of 100,890 case-principle pairs extracted from 8,523 Singapore Supreme Court judgments spanning from 2000 to 2025. Experiments across 11 baselines demonstrate the effectiveness of our principle-augmented retrieval paradigm, showing that explicit legal principles provide strong discriminative signals for legal citation retrieval.
• Abstract（参考訳）: 普通法制度における法的引用は、事実的類似性だけでなく、前例が呼び出される法原則にも依存する。 しかしながら、法的な引用検索の既存のベンチマークでは、ケースファクト、引用コンテキスト、あるいは完全な判断を入力として用いている。 結果として、モデルが実際に類似しているが故意に無関係な前例を回収することができる。 この制限はシンガポールにおいて特に重要であり、法体系は独立して進化し、国内における先例のみが拘束力を持つ一方、外国当局は単に説得力のある参照として機能している。 そこで本研究では,事例事実と明示的な法的原則を統合したクエリに基づいて引用事例をランク付けする新たな検索パラダイムを提案する。 このパラダイムをサポートするために,2000年から2025年にかけてシンガポールの8,523件の最高裁判所判決から抽出された100,890件のケース・プリンシプル・ペアのデータセットであるSG-LegalCiteを紹介した。 11の基準線をまたいだ実験は、我々の原則強化された検索パラダイムの有効性を実証し、明示的な法的原則が法的な引用検索に強力な差別的シグナルを与えることを示した。

関連論文リスト

• LegalOne: A Family of Foundation Models for Reliable Legal Reasoning [54.57434222018289]
  我々は、中国の法律ドメインに特化された基礎モデルのファミリーであるLegalOneを紹介します。 LegalOneは、法的推論をマスターするために設計された包括的な3フェーズパイプラインを通じて開発されている。 LegalOneの重み付けとLegalKit評価フレームワークを公開して、Legal AIの分野を前進させます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-31T10:18:32Z)
• ReaKase-8B: Legal Case Retrieval via Knowledge and Reasoning Representations with LLMs [37.688405624086315]
  ReaKase-8Bフレームワークは、抽出された法的事実、法的問題、法的関係のトリプレット、および効果的な訴訟検索のための法的推論を活用するために提案されている。 COLIEE 2022とCOLIEE 2023による2つのベンチマークデータセットの実験により、我々の知識と拡張埋め込みの推論が検索性能を大幅に向上することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-30T06:35:36Z)
• NyayaRAG: Realistic Legal Judgment Prediction with RAG under the Indian Common Law System [10.97442363933581]
  法的判断予測(LJP)は、司法結果の予測を自動化し、法的推論における解釈可能性を高めることを目的として、法律のためのAIの重要領域として登場した。 我々は,現実的な法廷シナリオをシミュレートする検索補助生成フレームワークであるNyayaRAGを提案する。 以上の結果から,構造化された法的知識による事実入力の増大は,予測精度と説明品質の両方を著しく向上させることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-01T15:23:20Z)
• LegalSearchLM: Rethinking Legal Case Retrieval as Legal Elements Generation [9.894351313663874]
  LCR(Lawal Case Retrieval)は、法律専門家の基本的な課題である。 LCRに関する既存の研究は2つの大きな制限に直面している。 まず,比較的小規模な検索コーパスを用いて評価を行った。 第二に、埋め込み方式や語彙マッチング方式への依存は、しばしば限定的な表現と法的に無関係な一致をもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-28T09:02:41Z)
• RLJP: Legal Judgment Prediction via First-Order Logic Rule-enhanced with Large Language Models [58.69183479148083]
  法的判断予測(LJP)は、法的AIにおいて重要な課題である。 既存のLJPモデルは、高いパフォーマンスのために司法上の前例と法的な知識を統合している。 しかし彼らは、厳密な論理分析を必要とする法的判断の重要な要素である法的推論論理を無視している。 本稿では、一階述語論理(FOL)形式と比較学習(CL)に基づく規則強化された法的判断予測フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-27T14:50:21Z)
• Legal Rule Induction: Towards Generalizable Principle Discovery from Analogous Judicial Precedents [39.35255423087048]
  法規は、法典の定式化だけでなく、差別的規範、社会的道徳、政策を含む前例から派生した暗黙の偏見的原則も含んでいる。 我々は、類似した前例の集合から簡潔で一般化可能なドクトリン規則を導出するタスクとして法則帰納法(LRI)を定式化する。 モデルチューニングのための5,121のケースセット(合計38,088のケース)と216のエキスパートアノテートゴールドテストセットからなる最初のLRIベンチマークを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-20T09:10:52Z)
• AnnoCaseLaw: A Richly-Annotated Dataset For Benchmarking Explainable Legal Judgment Prediction [56.797874973414636]
  AnnoCaseLawは、アメリカ合衆国控訴裁判所の無視事件を慎重に注釈付けした471のデータセットである。 我々のデータセットは、より人間らしく説明可能な法的な判断予測モデルの基礎となる。 その結果、LJPは依然として厳しい課題であり、法的な前例の適用は特に困難であることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-28T19:14:48Z)
• DELTA: Pre-train a Discriminative Encoder for Legal Case Retrieval via Structural Word Alignment [55.91429725404988]
  判例検索のための識別モデルであるDELTAを紹介する。 我々は浅層デコーダを利用して情報ボトルネックを作り、表現能力の向上を目指しています。 本手法は, 判例検索において, 既存の最先端手法よりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-27T10:40:14Z)
• SAILER: Structure-aware Pre-trained Language Model for Legal Case Retrieval [75.05173891207214]
  判例検索は知的法体系において中心的な役割を果たす。 既存の言語モデルの多くは、異なる構造間の長距離依存関係を理解するのが難しい。 本稿では, LEgal ケース検索のための構造対応プレトランザクショナル言語モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-22T10:47:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。