論文の概要: The Italian lawmaking process: a unified and structured dataset
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.23741v1
- Date: Fri, 16 Oct 2026 16:52:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-20 00:56:08.02791
- Title: The Italian lawmaking process: a unified and structured dataset
- Title(参考訳): イタリア法制化過程:統一的かつ構造化されたデータセット
- Abstract要約: このデータセットは1985年から2026年にかけて制定された5346のイタリアの法律の手続き的歴史を再構築している。
計算法学と立法学の分野の研究を支援している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.3371900116008751
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The Italian legislative process is documented in detailed parliamentary records hosted in institutional websites. However, much of this information is available only as unstructured text, limiting its systematic reuse. We applied a controlled, systematic LLM-based extraction procedure, validated against manually annotated records, to convert these texts into ordered and dated events including, e.g., bill introduction, committee examination, plenary examination, and approval. The resulting dataset reconstructs the procedural histories of all 5346 Italian laws enacted between 1985 and 2026, spanning parliamentary terms IX to XIX, for overall 101413 events. Each event records the activity, date, and chamber, with additional procedural details where available. The dataset supports research in the emerging fields of computational legal and legislative studies, potentially combined with process-oriented data science methods to examine procedural paths and legislative timing across parliamentary terms.
- Abstract(参考訳): イタリアの立法手続きは、機関のウェブサイトにホストされた詳細な議会記録に記録されている。
しかし、これらの情報の多くは構造化されていないテキストとしてのみ利用可能であり、体系的な再利用を制限している。
筆者らは,手動による注釈付き記録に対して検証されたLLMに基づく抽出法を適用し,これらのテキストを,例えば,法案導入,委員会試験,本試験,承認などの順序付き日付付きイベントに変換する。
このデータセットは、1985年から2026年にかけて制定された5346のイタリアの法律の手続き的歴史を再構築し、議会用語IXからXIXにまたがって、全体の101413の出来事を再現した。
各イベントは、アクティビティ、日付、およびチャンバーを記録し、利用可能な追加の手続きの詳細を記録します。
このデータセットは、計算法学と立法研究の新興分野の研究を支援しており、手続き的パスと議会の条件をまたいだ立法のタイミングを調べるプロセス指向のデータサイエンス手法と組み合わせている可能性がある。
関連論文リスト
- BLAD: A Historically Contextualized, Multilingual Dataset of Bangladeshi Legal Acts (1799 to 2025) [0.0]
バングラデシュ立法法のデータセットは、1799年から2025年の間に制定された1,484の立法機関の収集である。
コーパスは英語、ベンガル語、混成言語の文書にまたがり、法律法の時間的および多言語的分析をサポートする。
CCBY-SA4.0ライセンスでhttps://www.kaggle.com/datasets/sakhadib/bangladesh-legal-acts-datasetで公開されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-19T07:41:46Z) - SinhaLegal: A Benchmark Corpus for Information Extraction and Analysis in Sinhala Legislative Texts [0.0]
SinhaLegalは1,206件の法的文書に約200万語を含むSinhala法定テキストコーパスを導入している。
データセットには、1981年から2014年までの1,065件、2010年から2014年までの141件の法律文書が含まれている。
テキストは、Google Document AIでOCRを使用して抽出され、続いて広範な後処理と手作業によるクリーニングにより、高品質でマシン可読なコンテンツが保証された。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-05T06:13:44Z) - The ProLiFIC dataset: Leveraging LLMs to Unveil the Italian Lawmaking Process [0.3371900116008751]
本報告では,1987年から2022年までのイタリア法制定過程の包括的イベントログであるProLiFIC(Procedural Lawmaking Flow in Italian Chambers)を紹介する。
予備分析を実証し,法的なプロセスマイニング(PM)のベンチマークとしてProLiFICを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-25T09:00:12Z) - Leveraging Knowledge Graphs and LLMs to Support and Monitor Legislative Systems [0.0]
本研究は、立法プロセスの相乗効果と支援について、立法知識グラフとLLMを用いて検討する。
この目的のために、我々は、立法分析を行う可能性を高めるイタリアの法律に焦点を当てたインタラクティブなプラットフォームであるLegis AI Platformを開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-20T06:21:03Z) - RIRAG: Regulatory Information Retrieval and Answer Generation [51.998738311700095]
本稿では,質問を自動生成し,関連する規制通路と組み合わせる,問合せペアを生成するタスクを紹介する。
我々は、Abu Dhabi Global Markets (ADGM) の財務規制文書から得られた27,869の質問を含むObliQAデータセットを作成する。
本稿では,RIRAG(Regulation Information Retrieval and Answer Generation)システムをベースラインとして設計し,新しい評価基準であるRePASを用いて評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-09T14:44:19Z) - InternLM-Law: An Open Source Chinese Legal Large Language Model [72.2589401309848]
InternLM-Lawは、中国法に関する様々な法的クエリに対処するための特殊なLLMである。
われわれは、中国法域に100万以上のクエリを含むデータセットを慎重に構築する。
InternLM-LawはLawBench上で最高の平均性能を達成し、20サブタスク中13サブタスクでGPT-4を含む最先端モデルを上回っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-21T06:19:03Z) - Document Layout Annotation: Database and Benchmark in the Domain of
Public Affairs [62.38140271294419]
レイアウトラベルの異なるデジタル文書を半自動アノテートする手法を提案する。
スペイン政府から24データソースの集合を用いて,行政領域におけるDLAの新しいデータベースを収集する。
実験の結果,提案したテキストラベリング手順を99%の精度で検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-12T08:21:50Z) - Leveraging Large Language Models for Topic Classification in the Domain
of Public Affairs [65.9077733300329]
大規模言語モデル (LLM) は公務員文書の分析を大幅に強化する可能性を秘めている。
LLMは、公共の分野など、ドメイン固有のドキュメントを処理するのに非常に役立ちます。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-05T13:35:01Z) - DeepParliament: A Legal domain Benchmark & Dataset for Parliament Bills
Prediction [0.0]
本稿では、請求書とメタデータを収集する法的ドメインベンチマークデータセットであるDeepParliamentを紹介する。
我々は2つの新しいベンチマークを提案する。
この作業は、議会法案の予測タスクを初めて提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-15T04:55:32Z) - An Uncommon Task: Participatory Design in Legal AI [64.54460979588075]
われわれは10年以上前に行われた法律分野における、注目に値する、未調査のAI設計プロセスについて検討する。
インタラクティブなシミュレーション手法によって,コンピュータ科学者と弁護士が共同設計者になれることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-08T15:46:52Z)
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。