論文の概要: Statutory Article Retrieval from Arabic Judicial Narratives: Family Law and Law of Evidence in Saudi Arabia
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.38336v1
- Date: Wed, 28 Oct 2026 06:36:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-11-01 01:32:09.960557
- Title: Statutory Article Retrieval from Arabic Judicial Narratives: Family Law and Law of Evidence in Saudi Arabia
- Title（参考訳）: アラビア語の法則:サウジアラビアにおける家族法とエビデンス法
- Abstract要約: 我々は、サウジアラビアの200の司法事件と、家族法とエビデンス法(英語版)の381条の基準を用いている。
我々は,単語レベルと char-4 BM25,ゼロショット高密度エンコーダ,ロジスティクス毎の検索,高密度スパース逆位核融合(RRF),Decompose-and-Refine パイプラインを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7690409460019577
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Reliable legal information retrieval must ground legal reasoning in authoritative statutory sources. In Arabic judicial settings, long factual narratives must be mapped to concise articles that express abstract legal rules, creating a narrative-to-legal-rule abstraction gap. Using a benchmark of 200 synthetic Saudi Arabic judicial cases and 381 articles from the Family Law and the Law of Evidence, we compare word-level and char-4 BM25, zero-shot dense encoders, per-law retrieval, dense-sparse reciprocal rank fusion (RRF), and a proposed Decompose-and-Refine (DaR) pipeline. In DaR, a large language model splits each narrative into disputed legal issues and generates, for each issue, three retrieval channels: a statute-style paraphrase, legal keywords, and a candidate taxonomy chapter. On the whole corpus, the instructed Qwen3-Embedding-8B dense encoder reaches an MRR@10 of 0.849, the best result of any non-decomposed system. Under per-law scoring, this advantage reflects Family Law only: restricted to Evidence articles, the same encoder drops to an MRR@10 of 0.087, and fusion with BM25 raises it only to 0.207. DaR changes this picture, raising Evidence MRR@10 to 0.696 and Family MRR@10 to 0.864. Without decomposition, the two laws favor different strategies; under DaR, the same retriever achieves the best MRR@10 on both.
- Abstract（参考訳）: 信頼性の高い法的情報検索は、権威ある法定資料に法的理由づけを根拠にしなければならない。
アラビア語の司法設定では、長い事実の物語は、抽象的な法的規則を表現する簡潔な記事にマッピングされ、物語と法とルールの抽象的なギャップを創出しなければならない。
サウジアラビアの合成サウジアラビアの裁判200件と、家族法とエビデンス法(英語版)の381項目のベンチマークを用いて、単語レベルと char-4 BM25、ゼロショットの高密度エンコーダ、法律ごとの検索、密度スパースな相互拡散(RRF)、および提案された分解・再精製(DaR)パイプラインを比較した。
DaRでは、大きな言語モデルによって、各物語を論争された法的な問題に分割し、各問題に対して3つの検索チャンネルを生成する。
コーパス全体のQwen3-Embedding-8B密度エンコーダは0.849のMRR@10に達する。
同じエンコーダは0.087のMRR@10に落ち、BM25との融合は0.207にしか上昇しない。
DaRはこの画像を変更し、Evidence MRR@10を0.696に、Family MRR@10を0.864に引き上げた。
DaRでは、同じレトリバーが両方の上で最高のMRR@10を達成する。
関連論文リスト
- A Study of Prior Case Retrieval Using Lexical, Semantic, and Rhetorical Role Information in Indian Legal Documents [1.4915565900453818]
IL PCR(Indian Legal Prior Case Retrieval)タスクにおける検索システムの3つの連続的設計の実証的評価について述べる。
修辞的役割の組み合わせは,個々の役割を利用するか,あるいは全文検索を行うよりも優れていることを示す。
本稿では,クエリ不整合分割と凍結検証融合を用いた新しい設計を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-10-05T21:40:30Z) - Retrieving Biblical Intertextual References in Karen Blixen's Seven Gothic Tales [47.55635861975207]
我々は、189の注釈付き参照のベンチマークを構築し、デンマークの古約聖書と新約聖書の翻訳の31,170節すべてに対する検索を評価した。
TF-IDFとBM25を多言語およびデンマーク語文エンコーダと比較した。
微調整のDFM-largeは、全体的なR@10を0.265から0.508に引き上げ、アロジションのパフォーマンスを2倍以上に向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-09-28T17:59:27Z) - Legal Nugget Extraction for Granular Retrieval over Long Jurisprudential Texts [6.120106694667796]
本稿では,ブラジルの法律資料から抽出した短文かつ自己完結した法的事項である法的なナゲットが,ブラジルの法的な収集物に対する厳密な検索を改善できるかどうかを問う。
本稿では,各文書からナゲットを抽出し,埋め込みをインデックス化し,ナゲットレベルの証拠を検索し,検索したナゲットを文書レベルのランキングに集約するパイプラインを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-24T16:47:57Z) - LegalWorld: A Life-Cycle Interactive Environment for Legal Agents [51.88999937175361]
本稿では,中国の民事訴訟を5段階の因果関係の州連鎖としてモデル化したライフサイクルインタラクティブ環境であるLegalWorldを紹介する。
We build LongJud-Bench to evaluate agent capabilities across all five connected stage。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-17T06:11:21Z) - LAMUS: A Large-Scale Corpus for Legal Argument Mining from U.S. Caselaw using LLMs [0.5830619388189558]
本稿は、アメリカ合衆国最高裁判所の決定とテキサス州の刑事法定の意見から構築された、刑期レベルの法的議論採掘コーパスであるLAMUSを紹介する。
データセットは、大規模なケースコレクション、自動アノテーション、ターゲットとする人間のループ品質改善を組み合わせた、データ中心のパイプラインを使用して作成される。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-09T12:01:42Z) - Multi-Source Retrieval and Reasoning for Legal Sentencing Prediction [50.6851250608938]
厳密な客観的知識と柔軟な主観的推論を必要とするため、LSPは依然として困難である。
我々は,LLMにおけるマルチソース検索と推論を統合して強化学習を行うフレームワークであるMSR2$を提案する。
2つの実世界のデータセットの実験によると、$MSR2$はLSPの精度と解釈可能性の両方を改善している。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-04T15:55:55Z) - Domain-Partitioned Hybrid RAG for Legal Reasoning: Toward Modular and Explainable Legal AI for India [5.022547031373416]
インドにおける法律研究は、法律、憲法の規定、刑法、司法の前例にまたがる、長く異質な文書をナビゲートすることを含む。
最近の検索拡張生成(RAG)アプローチは、接地を改善するが、マルチホップ推論に苦慮している。
インドにおける法律研究に特化して設計されたドメイン分割ハイブリッドRAGと知識グラフアーキテクチャを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-23T20:22:39Z) - 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) - Context-Aware Hierarchical Merging for Long Document Summarization [56.96619074316232]
本論文では,階層的なマージをソース文書からコンテキストと統合する手法を提案する。
法的および物語的領域を表すデータセットの実験結果は、文脈的拡張がゼロショットと階層的な融合ベースラインを一貫して上回っていることを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-03T01:14:31Z) - MUSER: A Multi-View Similar Case Retrieval Dataset [65.36779942237357]
類似事例検索(SCR)は、司法公正の促進に重要な役割を果たす代表的法的AIアプリケーションである。
既存のSCRデータセットは、ケース間の類似性を判断する際にのみ、事実記述セクションにフォーカスする。
本稿では,多視点類似度測定に基づく類似事例検索データセットMと,文レベル法定要素アノテーションを用いた包括的法定要素を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-24T08:17:11Z)
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。