Fact-based Court Judgment Prediction

要約

この拡張要約は、「ILDC for CJPE: 裁判所判決の予測と説明のためのインドの法的文書コーパス」 \cite{malik-etal-2021-ildc} で発表された研究を拡張し、インドの法的文書のコンテキスト内での事実に基づく判決の予測に焦点を当てています。
。
ここでは、2 つの異なる問題のバリエーションを紹介します。1 つは事実のみに基づくもの、もう 1 つは事実と下級裁判所 (RLC) の判決を組み合わせたものです。
私たちの研究は、初期段階の事件の結果予測を強化し、法律専門家と一般の人々に大きな利益を提供することを目的としています。
ただし、結果は、DELSumm アルゴリズムにさまざまな重み付けスキームを実装した後でも、CJPE 研究の元の ILDC と比較してパフォーマンスが低下していることを示しました。
さらに、さまざまな変圧器モデルで法的判決の予測に事実のみを使用した場合、「ILDC for CJPE」研究で報告された最先端の結果より劣る結果が得られました。

要約(オリジナル)

This extended abstract extends the research presented in ‘ILDC for CJPE: Indian Legal Documents Corpus for Court Judgment Prediction and Explanation’ \cite{malik-etal-2021-ildc}, focusing on fact-based judgment prediction within the context of Indian legal documents. We introduce two distinct problem variations: one based solely on facts, and another combining facts with rulings from lower courts (RLC). Our research aims to enhance early-phase case outcome prediction, offering significant benefits to legal professionals and the general public. The results, however, indicated a performance decline compared to the original ILDC for CJPE study, even after implementing various weightage schemes in our DELSumm algorithm. Additionally, using only facts for legal judgment prediction with different transformer models yielded results inferior to the state-of-the-art outcomes reported in the ‘ILDC for CJPE’ study.

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