Towards Argument-Aware Abstractive Summarization of Long Legal Opinions with Summary Reranking

要約

我々は、文書の議論の構造を考慮して、長い法的意見を抽象的に要約するための簡単なアプローチを提案します。
法的見解には複雑で微妙な議論が含まれることが多く、法的見解の要点を正確に捉えた簡潔な要約を作成することが困難になります。
私たちのアプローチには、議論の役割情報を使用して複数の候補の要約を生成し、文書の議論の構造との整合性に基づいてこれらの候補を再ランク付けすることが含まれます。
私たちは、長い法的意見のデータセットに対するアプローチの有効性を実証し、それがいくつかの強力なベースラインを上回るパフォーマンスを示すことを示します。

要約(オリジナル)

We propose a simple approach for the abstractive summarization of long legal opinions that considers the argument structure of the document. Legal opinions often contain complex and nuanced argumentation, making it challenging to generate a concise summary that accurately captures the main points of the legal opinion. Our approach involves using argument role information to generate multiple candidate summaries, then reranking these candidates based on alignment with the document’s argument structure. We demonstrate the effectiveness of our approach on a dataset of long legal opinions and show that it outperforms several strong baselines.

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