An interpretability framework for Similar case matching

要約

タイトル：類似ケースマッチングの解釈可能性フレームワーク
要約：
– 類似ケースマッチング（SCM）は、2つのケースが類似しているかどうかを判断するために設計されています。
– このタスクは、法律システムにおいて重要な役割を果たし、法律専門家が関連するケースを素早く見つけて効率的に処理するのを支援します。
– 既存の研究は、モデルのパフォーマンスを改善することに焦点を当てており、解釈可能性にはついてはほとんど研究されていませんでした。
– この論文では、解釈可能なSCMのパイプラインフレームワークを提案しています。
– このフレームワークは、4つのモジュールで構成されており、司法的特徴文の識別モジュール、ケースマッチングモジュール、特徴文のアラインメントモジュール、および矛盾の解消モジュールが含まれます。
– 既存のSCM方法とは異なり、我々のフレームワークは、重要な情報を含む特徴文をケースから識別し、抽出された特徴文結果に基づいて類似ケースマッチングを実行し、2つのケースの特徴文を整列してケースの類似性の証拠を提示します。
– SCMの結果が特徴文の整列の結果と矛盾する場合があるため、我々のフレームワークはこの不一致に対して更に曖昧さを解消します。
– 実験結果は、我々のフレームワークの効果的であることを示しており、我々の仕事は解釈可能なSCMの新しいベンチマークを提供します。

要約(オリジナル)

Similar Case Matching (SCM) is designed to determine whether two cases are similar. The task has an essential role in the legal system, helping legal professionals to find relevant cases quickly and thus deal with them more efficiently. Existing research has focused on improving the model’s performance but not on its interpretability. Therefore, this paper proposes a pipeline framework for interpretable SCM, which consists of four modules: a judicial feature sentence identification module, a case matching module, a feature sentence alignment module, and a conflict disambiguation module. Unlike existing SCM methods, our framework will identify feature sentences in a case that contain essential information, perform similar case matching based on the extracted feature sentence results, and align the feature sentences in the two cases to provide evidence for the similarity of the cases. SCM results may conflict with feature sentence alignment results, and our framework further disambiguates against this inconsistency. The experimental results show the effectiveness of our framework, and our work provides a new benchmark for interpretable SCM.

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