Legal Fact Prediction: Task Definition and Dataset Construction

要約

法的事実とは、裁判で認められた証拠によって証明できる事実を指します。
それらは裁判所の判決を決定するための基礎となります。
この論文では、証拠のリストに基づいて法的事実を予測することを目的とした、新しい NLP タスクである法的事実の予測を紹介します。
予測された事実は、裁判に関与する当事者とその弁護士に、提出内容を強化し、裁判中の戦略を最適化するよう指示することができます。
また、実際の法的事実は確定判決までに入手することが困難であるため、予測された事実は法的判決を予測するための重要な基礎としても機能する。
私たちは、実際の民事融資事件の証拠リストと真実の法的事実で構成されるベンチマーク データセット、LFPLoan を構築します。
このデータセットに対する私たちの実験は、このタスクが自明ではなく、さらに多大な研究努力が必要であることを示しています。

要約(オリジナル)

Legal facts refer to the facts that can be proven by acknowledged evidence in a trial. They form the basis for the determination of court judgments. This paper introduces a novel NLP task: legal fact prediction, which aims to predict the legal fact based on a list of evidence. The predicted facts can instruct the parties and their lawyers involved in a trial to strengthen their submissions and optimize their strategies during the trial. Moreover, since real legal facts are difficult to obtain before the final judgment, the predicted facts also serve as an important basis for legal judgment prediction. We construct a benchmark dataset consisting of evidence lists and ground-truth legal facts for real civil loan cases, LFPLoan. Our experiments on this dataset show that this task is non-trivial and requires further considerable research efforts.

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