論文の概要: ImmigrationReason: A Structured Dataset of U.S. Immigration Appeals for Legal Reasoning Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.20391v1
• Date: Tue, 30 Jun 2026 20:45:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-28 05:09:55.307665
• Title: ImmigrationReason: A Structured Dataset of U.S. Immigration Appeals for Legal Reasoning Research
• Title（参考訳）: ImmigrationReason: 法的推論研究のための米国移民控訴の構造化データセット
• Abstract要約: ImmigrationReasonは、2005年から2026年までの米国市民権移民サービス(USCIS)管理上訴局(AAO)の12,375件の事前決定から派生した大規模な構造化データセットである。 このデータセットは、AAOが特定した法的な誤りの9000件近くを文書化しており、自然の法と登録の移行(2016年のダナサール規則の変更)にまたがっており、21年間の判決をカバーしている。 我々は、データセットを詳細に分析し、結果予測やアジュディケータエラー分析から、ハイテイクな規制ドメインのためのエージェント設計まで、研究の方向性を概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Most legal NLP resources draw from federal case law and focus on coarse classification, leaving administrative adjudication, where the vast majority of government decisions occur, essentially unaddressed. We introduce ImmigrationReason, a large-scale structured dataset derived from 12,375 non-precedent decisions of the U.S. Citizenship and Immigration Services (USCIS) Administrative Appeals Office (AAO) spanning 2005 to 2026. Each record captures the applicable legal framework, per-criterion evidence-sufficiency findings under a five-category label, verbatim adjudicator-criticism quotes, all citations, and final dispositions, alongside high-quality Claude-transcribed source text. Extraction quality is validated through a three-pass pipeline combining two independent modalities with comparison-prompt adjudication by Opus 4.7, and verified by domain experts on a 500-record sample. The dataset documents nearly 9,000 verbatim instances of AAO-identified legal errors, spans a natural legal-regime transition (the 2016 Dhanasar rule change), and covers 21 years of adjudication. We analyze the dataset in detail and outline research directions it enables, from outcome prediction and adjudicator-error analysis to agent design for high-stakes regulatory domains.
• Abstract（参考訳）: 法的なNLP資源の大半は連邦の判例法から引き出され、粗末な分類に焦点が当てられ、政府の決定の大多数が実行され、基本的には服従しない行政上の判決が残されている。 ImmigrationReasonは、2005年から2026年までの米国市民権移民サービス(USCIS)管理上訴局(AAO)の事前決定12,375件から派生した大規模構造化データセットである。 それぞれの記録は、適用可能な法的枠組み、基準ごとのエビデンス・十分性の発見を、5つのカテゴリのラベル、口頭弁論者批判の引用、全ての引用、そして最終処分を、高品質のクロード転写されたソーステキストとともにキャプチャする。 抽出品質は、Opus 4.7による2つの独立したモダリティと比較プロンプトの偏見を組み合わせた3パスパイプラインを通して検証され、500レコードのサンプルでドメインの専門家によって検証される。 このデータセットは、AAOが特定した法的な誤りの9000件近くを文書化しており、自然の法と登録の移行(2016年のダナサール規則の変更)にまたがっており、21年間の判決をカバーしている。 我々は、データセットを詳細に分析し、結果予測やアジュディケータエラー分析から、ハイテイクな規制ドメインのためのエージェント設計まで、研究の方向性を概説する。

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