要約
タイトル：Legal QAシステムの最新状況についての探究
要約：
– 法律に関連する質問に答えることは複雑なタスクであり、複雑な法的文書システムの性質と多様性が主な原因である。
– 正確な答えを提供するには、関連分野の専門知識が必要であり、人間の専門家でも非常に困難である。
– QA（質問応答システム）は、自然言語処理を使用して質問を理解し、情報を検索して関連する答えを生成するように設計されている。
– QAは、顧客サービス、教育、研究、クロス言語コミュニケーションなど、さまざまな実用的な応用があるが、自然言語理解の改善や複雑で曖昧な質問の扱いに対する課題がある。
– 法律に関連する質問に対する情報不足が存在するため、本論文では、法律分野における質問応答の14のベンチマークデータセットを包括的に調査し、最新のディープラーニングモデルをレビューすることで、この問題に対処する。
– 論文では、これらの研究で使用されるさまざまなアーキテクチャや技術、モデルの性能や制限について説明している。
– また、最新記事、オープンデータ、ソースコードを定期的にアップロードする公開のGitHubリポジトリも提供している。
要約(オリジナル)
Answering questions related to the legal domain is a complex task, primarily due to the intricate nature and diverse range of legal document systems. Providing an accurate answer to a legal query typically necessitates specialized knowledge in the relevant domain, which makes this task all the more challenging, even for human experts. QA (Question answering systems) are designed to generate answers to questions asked in human languages. They use natural language processing to understand questions and search through information to find relevant answers. QA has various practical applications, including customer service, education, research, and cross-lingual communication. However, they face challenges such as improving natural language understanding and handling complex and ambiguous questions. Answering questions related to the legal domain is a complex task, primarily due to the intricate nature and diverse range of legal document systems. Providing an accurate answer to a legal query typically necessitates specialized knowledge in the relevant domain, which makes this task all the more challenging, even for human experts. At this time, there is a lack of surveys that discuss legal question answering. To address this problem, we provide a comprehensive survey that reviews 14 benchmark datasets for question-answering in the legal field as well as presents a comprehensive review of the state-of-the-art Legal Question Answering deep learning models. We cover the different architectures and techniques used in these studies and the performance and limitations of these models. Moreover, we have established a public GitHub repository where we regularly upload the most recent articles, open data, and source code. The repository is available at: \url{https://github.com/abdoelsayed2016/Legal-Question-Answering-Review}.
arxiv情報
| 著者 | Abdelrahman Abdallah,Bhawna Piryani,Adam Jatowt |
| 発行日 | 2023-04-13 15:48:01+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, OpenAI