Analyzing Hong Kong’s Legal Judgments from a Computational Linguistics point-of-view

要約

タイトル：計算言語学の観点から香港の法的判決を分析する

要約：
– 計算言語学を用いて法的判決から有用な情報を抽出することは、情報検索の分野で最初に提示された問題の1つであった。
– 現在、このようなタスクを自動化する商業ベンダーの存在があるが、香港の法律システムから判決を分析するためのリソースの欠如や高額な価格が問題となっている。
– この論文では、（1）引用ネットワークグラフの生成、（2）PageRankアルゴリズム、（3）キーワードの分析と要約、（4）感情極性、（5）パラグラフの分類などの統計、機械学習、深層学習、ゼロショット学習に基づく方法を提供して、香港の裁判所の判決を効果的に分析することを試みている。
– 個々の判決からキーインサイトを抽出するだけでなく、集団的に判決を分析することも可能になる。
– これにより、香港の判決の分析がより自動化され、高速推論を使用して迅速にインサイトを抽出できるようになる。
– 著者らは、HuggingFaceエコシステムを活用することで、大規模言語モデルを使ったベンチマークを提供している。

要約(オリジナル)

Analysis and extraction of useful information from legal judgments using computational linguistics was one of the earliest problems posed in the domain of information retrieval. Presently, several commercial vendors exist who automate such tasks. However, a crucial bottleneck arises in the form of exorbitant pricing and lack of resources available in analysis of judgements mete out by Hong Kong’s Legal System. This paper attempts to bridge this gap by providing several statistical, machine learning, deep learning and zero-shot learning based methods to effectively analyze legal judgments from Hong Kong’s Court System. The methods proposed consists of: (1) Citation Network Graph Generation, (2) PageRank Algorithm, (3) Keyword Analysis and Summarization, (4) Sentiment Polarity, and (5) Paragrah Classification, in order to be able to extract key insights from individual as well a group of judgments together. This would make the overall analysis of judgments in Hong Kong less tedious and more automated in order to extract insights quickly using fast inferencing. We also provide an analysis of our results by benchmarking our results using Large Language Models making robust use of the HuggingFace ecosystem.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, OpenAI