STRONG — Structure Controllable Legal Opinion Summary Generation

要約

我々は、文書の議論構造を考慮した、長い法的意見の構造を制御可能な要約のためのアプローチを提案する。
私たちのアプローチには、予測された引数の役割情報を使用して、提供された構造パターンに従う一貫した要約を生成するモデルをガイドすることが含まれます。
私たちは、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、ROUGE、BERTScore、および構造類似性に関して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します。

要約(オリジナル)

We propose an approach for the structure controllable summarization of long legal opinions that considers the argument structure of the document. Our approach involves using predicted argument role information to guide the model in generating coherent summaries that follow a provided structure pattern. We demonstrate the effectiveness of our approach on a dataset of legal opinions and show that it outperforms several strong baselines with respect to ROUGE, BERTScore, and structure similarity.

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