An Intent Taxonomy of Legal Case Retrieval

要約

法的事件の検索は、法的事件の文書に焦点を当てた特別な情報検索 (IR) タスクです。
取得された訴訟文書の下流タスクによっては、訴訟検索におけるユーザーの情報ニーズは、Web 検索や従来のアドホックな検索タスクとは大きく異なる可能性があります。
テキストの類似性に基づいて訴訟事例を検索する研究はいくつかありますが、この論文で示されているように、法律検索ユーザーの根底にある検索意図はそれよりも複雑であり、まだほとんど解明されていません。
この目的を達成するために、我々は、訴訟事件検索の新しい階層的意図分類法を提示します。
これは、特定のケースの検索、特徴付け、罰則、手順、関心という 3 つの基準によって分類された 5 つのインテント タイプで構成されています。
分類法は透過的に構築され、インタビュー、編集ユーザー調査、クエリ ログ分析を通じて広範に評価されました。
研究室でのユーザー調査を通じて、法的事件検索におけるさまざまな検索意図の下でのユーザーの行動と満足度に大きな違いがあることが明らかになりました。
さらに、提案した分類法を結果のランキングや満足度の予測など、さまざまな下流の法律検索タスクに適用し、その有効性を実証します。
私たちの研究は、訴訟検索におけるユーザーの意図の理解に関する重要な洞察を提供し、意図を認識したランキング戦略や評価方法など、法的領域におけるより優れた検索技術につながる可能性があります。

要約(オリジナル)

Legal case retrieval is a special Information Retrieval~(IR) task focusing on legal case documents. Depending on the downstream tasks of the retrieved case documents, users’ information needs in legal case retrieval could be significantly different from those in Web search and traditional ad-hoc retrieval tasks. While there are several studies that retrieve legal cases based on text similarity, the underlying search intents of legal retrieval users, as shown in this paper, are more complicated than that yet mostly unexplored. To this end, we present a novel hierarchical intent taxonomy of legal case retrieval. It consists of five intent types categorized by three criteria, i.e., search for Particular Case(s), Characterization, Penalty, Procedure, and Interest. The taxonomy was constructed transparently and evaluated extensively through interviews, editorial user studies, and query log analysis. Through a laboratory user study, we reveal significant differences in user behavior and satisfaction under different search intents in legal case retrieval. Furthermore, we apply the proposed taxonomy to various downstream legal retrieval tasks, e.g., result ranking and satisfaction prediction, and demonstrate its effectiveness. Our work provides important insights into the understanding of user intents in legal case retrieval and potentially leads to better retrieval techniques in the legal domain, such as intent-aware ranking strategies and evaluation methodologies.

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