A Deep Learning-Based System for Automatic Case Summarization

要約

この論文では、効率的に自動的にケースを要約するための深層学習ベースのシステムを紹介します。
このシステムは、最先端の自然言語処理技術を活用して、長い訴訟文書の簡潔で適切な要約を生成するための教師ありメソッドと教師なしメソッドの両方を提供します。
ユーザーフレンドリーなインターフェースにより、ユーザーは訴訟文書のシステムデータベースを参照し、希望する訴訟を選択し、好みの要約方法を選択することができます。
このシステムは、法文の各サブセクションの包括的な要約と全体の要約を生成します。
このデモは訴訟文書の分析を合理化し、作業負荷を軽減し効率を高めることで法律専門家に利益をもたらす可能性があります。
今後の研究は、要約技術を改良し、他のタイプの法律文書への私たちの方法の適用を検討することに焦点を当てます。

要約(オリジナル)

This paper presents a deep learning-based system for efficient automatic case summarization. Leveraging state-of-the-art natural language processing techniques, the system offers both supervised and unsupervised methods to generate concise and relevant summaries of lengthy legal case documents. The user-friendly interface allows users to browse the system’s database of legal case documents, select their desired case, and choose their preferred summarization method. The system generates comprehensive summaries for each subsection of the legal text as well as an overall summary. This demo streamlines legal case document analysis, potentially benefiting legal professionals by reducing workload and increasing efficiency. Future work will focus on refining summarization techniques and exploring the application of our methods to other types of legal texts.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google