Empowering Refugee Claimants and their Lawyers: Using Machine Learning to Examine Decision-Making in Refugee Law

要約

私たちのプロジェクトは、データに基づいたインテリジェンスを通じてより適切な決定を下し、関係者全員の難民申請プロセスの理解と透明性を高めるために、弁護士、裁判官、統治団体、請求者など、難民認定の裁定に関わる関係者を支援および支援することを目的としています。
パーティー。
この博士課程プロジェクトには 2 つの主な目的があります: (1) 過去の判例を検索すること、および (2) カナダの判例のデータセットに基づく法的意思決定プロセスを分析すること。
本稿では、(1) の実験が完了し、(2) に関連する継続的な取り組みを含む、現在の作業状況を紹介します。
私たちは、NLP ベースのソリューションがこれらの課題に対処するのに適していると信じており、関連するすべてのステップを自動化する実現可能性を調査しています。
さらに、難民法における将来の NLP 研究のための新しいベンチマークを紹介します。
当社の方法論は、すべてのエンドユーザーと利害関係者を包括することを目指しており、意思決定までの時間の短縮、より公平で透明性の高い結果、意思決定の質の向上などのメリットが期待されます。

要約(オリジナル)

Our project aims at helping and supporting stakeholders in refugee status adjudications, such as lawyers, judges, governing bodies, and claimants, in order to make better decisions through data-driven intelligence and increase the understanding and transparency of the refugee application process for all involved parties. This PhD project has two primary objectives: (1) to retrieve past cases, and (2) to analyze legal decision-making processes on a dataset of Canadian cases. In this paper, we present the current state of our work, which includes a completed experiment on part (1) and ongoing efforts related to part (2). We believe that NLP-based solutions are well-suited to address these challenges, and we investigate the feasibility of automating all steps involved. In addition, we introduce a novel benchmark for future NLP research in refugee law. Our methodology aims to be inclusive to all end-users and stakeholders, with expected benefits including reduced time-to-decision, fairer and more transparent outcomes, and improved decision quality.

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