Argumentative Segmentation Enhancement for Legal Summarization

要約

私たちは、議論的ゾーニング [1] と法的議論的スキームの組み合わせを使用して、法的議論的セグメントを作成します。
議論のセグメント化に基づいて、訴訟判決の議論のセグメントを分類する新しいタスクを提案します。
GPT-3.5 は、議論のあるセグメントに基づいて要約を生成するために使用されます。
自動評価メトリクスに関しては、私たちの方法は、GPT-4 モデルや非 GPT モデルと比較して、関連性の低いコンテキストを除外しながら、高品質の議論の要約を生成します。

要約(オリジナル)

We use the combination of argumentative zoning [1] and a legal argumentative scheme to create legal argumentative segments. Based on the argumentative segmentation, we propose a novel task of classifying argumentative segments of legal case decisions. GPT-3.5 is used to generate summaries based on argumentative segments. In terms of automatic evaluation metrics, our method generates higher quality argumentative summaries while leaving out less relevant context as compared to GPT-4 and non-GPT models.

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