論文の概要: ICJ-Graph: A Citation Graph and a Layered Document Corpus of the International Court of Justice

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.02630v1
• Date: Mon, 02 Nov 2026 06:55:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-11-04 23:36:30.571759
• Title: ICJ-Graph: A Citation Graph and a Layered Document Corpus of the International Court of Justice
• Title（参考訳）: ICJ-Graph: 国際司法裁判所のCitation Graphとレイヤドドキュメントコーパス
• Abstract要約: ICJ-Graph(ICJ-Graph)は、国際司法裁判所(International Court of Justice)の文書から引用された事例、法的規定、国連決議を接続する機械可読資源である。 このコレクションには6,396件のICJ文書と505件の他の裁判所や法務機関からの文書、12,375条と20,291件の国連決議が含まれている。 付随するパイプラインでは、ユーザはグラフをロードして、独自の検索システムで使用する埋め込みを生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.42821598129654453
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present ICJ-Graph, a machine-readable resource connecting documents of the International Court of Justice (ICJ) to cited cases, legal provisions and United Nations resolutions. Court decisions, written pleadings and oral records form distinct document layers, preserving the distinction between the Court's reasoning and the parties' submissions. The collection contains 6,396 ICJ documents and 505 documents from other courts and legal bodies, together with 12,375 provisions and 20,291 UN resolutions. The data files contain text, metadata and embeddings. The accompanying pipeline lets users load the graph and generate embeddings for use in their own retrieval systems. To illustrate the resource's use, we evaluate five models on citation prediction for 199 decisions using documents available before each decision. Tools designed for citation research improve citation-prediction F1 over answering without tools for all five models across case, provision and resolution citations.
• Abstract（参考訳）: ICJ-Graphは、国際司法裁判所(ICJ)の文書と、事例、法的規定、国連決議を結びつける機械読み取り可能なリソースである。 裁判所の決定、陳述書および口頭記録は、裁判所の理屈と当事者の提出とを区別して、異なる文書層を形成する。 このコレクションには6,396件のICJ文書と505件の他の裁判所や法務機関からの文書、12,375条と20,291件の国連決議が含まれている。 データファイルにはテキスト、メタデータ、埋め込みが含まれている。 付随するパイプラインでは、ユーザはグラフをロードして、独自の検索システムで使用する埋め込みを生成することができる。 資源の利用を説明するため、各決定の前に利用可能な文書を用いて、199の判断に対して、引用予測の5つのモデルを評価する。 引用研究用に設計されたツールは、ケース、プロビジョニング、解像度の5つのモデルすべてに対するツールを使わずに、回答よりも引用予測F1を改善する。

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