要約
タイトル：Legal QAシステムの最新状況の探索
要約：
– 法的ドメインに関連する質問に答えることは、複雑なタスクであり、主に複雑な性質と多様な法的文書システムのためです。
– 法的クエリに正確な回答を提供するには、通常、関連するドメインの専門知識が必要であり、人間の専門家であってもこのタスクはますます困難になります。
– QAシステムは、人間の言語で尋ねられた質問に答えることを設計されたものであり、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回答を見つけます。
– QAは、カスタマーサービス、教育、研究、クロスリンガルコミュニケーションなど、さまざまな実用的なアプリケーションがありますが、自然言語理解の向上や複雑で曖昧な質問の取り扱いなどの課題に直面しています。
– 現時点では、法的QAについて議論する調査が不足しています。この問題に対処するために、我々は14のベンチマークデータセットに関する包括的な調査を提供し、最新のLegal QAディープラーニングモデルの最新のレビューを提示します。
– 我々は、これらの研究で使用されるさまざまなアーキテクチャと技術、およびこれらのモデルのパフォーマンスと限界をカバーします。
– さらに、我々は最新の記事、オープンデータ、およびソースコードを定期的にアップロードする公開GitHubリポジトリを設立しました。このリポジトリは、\url{https://github.com/abdoelsayed2016/Legal-Question-Answering-Review}で利用可能です。
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. Question answering (QA) systems are designed to generate answers to questions asked in human languages. QA uses 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, QA faces 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 | 2023-04-14 14:54:39+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, OpenAI