ALJP: An Arabic Legal Judgment Prediction in Personal Status Cases Using Machine Learning Models

要約

法的判断予測(LJP)は、事案の記述に基づいて判断結果を予測することを目的としている。いくつかの研究者が、法曹界において結果を予測することで潜在的なクライアントを支援する技術を開発してきた。しかし、提案された技術のうちアラビア語で実装されたものはなく、英語、中国語、ヒンディー語で実装された試みはわずかである。本稿では、ディープラーニング(DL)と自然言語処理(NLP)の技術を利用して、特に親権と婚姻無効のケースにおいて、アラビア語のケーススクリプトから判決結果を予測するシステムを開発する。このシステムは、裁判官や弁護士の作業効率や時間効率を向上させるとともに、量刑格差を是正するのに役立つだろう。さらに、訴訟当事者、弁護士、法科大学院生が、裁判の前に、どのような事件でも起こりうる結果を分析するのに役立つだろう。我々は、開発したデータセットに対して、TF-IDFやword2vecなどの表現技法を用いて、サポートベクターマシン（SVM）、ロジスティック回帰（LR）、長期短期記憶（LSTM）、双方向長期短期記憶（BiLSTM）などの異なる機械学習モデルや深層学習モデルを使用する。実験の結果、5つのベースライン手法と比較して、word2vecを用いたSVMモデルとTF-IDFを用いたLRモデルは、それぞれ親権事件と婚姻無効事件の判決予測において88%と78%の最高精度を達成した。さらに、親権事件と婚姻取消事件の判決確率予測では、word2vecを用いたLRとSVM、TF-IDFを用いたBiLSTMモデルがそれぞれ88％と69％の最高精度を達成した。

要約(オリジナル)

Legal Judgment Prediction (LJP) aims to predict judgment outcomes based on case description. Several researchers have developed techniques to assist potential clients by predicting the outcome in the legal profession. However, none of the proposed techniques were implemented in Arabic, and only a few attempts were implemented in English, Chinese, and Hindi. In this paper, we develop a system that utilizes deep learning (DL) and natural language processing (NLP) techniques to predict the judgment outcome from Arabic case scripts, especially in cases of custody and annulment of marriage. This system will assist judges and attorneys in improving their work and time efficiency while reducing sentencing disparity. In addition, it will help litigants, lawyers, and law students analyze the probable outcomes of any given case before trial. We use a different machine and deep learning models such as Support Vector Machine (SVM), Logistic regression (LR), Long Short Term Memory (LSTM), and Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) using representation techniques such as TF-IDF and word2vec on the developed dataset. Experimental results demonstrate that compared with the five baseline methods, the SVM model with word2vec and LR with TF-IDF achieve the highest accuracy of 88% and 78% in predicting the judgment on custody cases and annulment of marriage, respectively. Furthermore, the LR and SVM with word2vec and BiLSTM model with TF-IDF achieved the highest accuracy of 88% and 69% in predicting the probability of outcomes on custody cases and annulment of marriage, respectively.

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