An interpretability framework for Similar case matching

要約

類似事件マッチング (SCM) は、法律専門家にとって類似事件の効率的な特定を容易にすることで、法制度において極めて重要な役割を果たしています。
これまでの研究は主に SCM モデルのパフォーマンスの向上に焦点を当てていましたが、解釈可能性の側面は無視されてきました。
このギャップを埋めるために、この研究では、解釈可能な SCM のための統合パイプライン フレームワークを提案します。
このフレームワークは、司法特徴文の識別、事件照合、特徴文の調整、および紛争解決の 4 つのモジュールで構成されます。
現在の SCM 手法とは対照的に、私たちのフレームワークは、まず訴訟内の重要な情報を含む特徴文を抽出します。
次に、抽出された特徴に基づいてケース マッチングを実行します。
その後、私たちのフレームワークは 2 つの訴訟の対応する文を並べて、類似性の証拠を提供します。
事例マッチングと特徴文の整合の結果に矛盾が見られる場合、矛盾解決モジュールがこれらの不一致を解決します。
実験結果は、私たちが提案したフレームワークの有効性を示しており、解釈可能な SCM の新しいベンチマークを確立しています。

要約(オリジナル)

Similar Case Matching (SCM) plays a pivotal role in the legal system by facilitating the efficient identification of similar cases for legal professionals. While previous research has primarily concentrated on enhancing the performance of SCM models, the aspect of interpretability has been neglected. To bridge the gap, this study proposes an integrated pipeline framework for interpretable SCM. The framework comprises four modules: judicial feature sentence identification, case matching, feature sentence alignment, and conflict resolution. In contrast to current SCM methods, our framework first extracts feature sentences within a legal case that contain essential information. Then it conducts case matching based on these extracted features. Subsequently, our framework aligns the corresponding sentences in two legal cases to provide evidence of similarity. In instances where the results of case matching and feature sentence alignment exhibit conflicts, the conflict resolution module resolves these inconsistencies. The experimental results show the effectiveness of our proposed framework, establishing a new benchmark for interpretable SCM.

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