Reframing Tax Law Entailment as Analogical Reasoning

要約

法定推論とは、自然言語で記述された一連の事件事実に対する立法の規定の適用を指します。
私たちは、法定推論を類推タスクとして再構成します。ここで、類推タスクの各インスタンスには、法定推論の 2 つのインスタンスの組み合わせが含まれます。
これにより、データセットのサイズが 2 桁増加し、解釈可能性の要素が導入されます。
自然言語処理モデルにとって、このタスクは元のタスクとほぼ同じくらい難しいことを示します。
最後に、法的推論に戻り、検索メカニズムと類推モデルを組み合わせて法定推論を解決し、以前の比較可能な研究におけるある程度の進歩を示します。

要約(オリジナル)

Statutory reasoning refers to the application of legislative provisions to a series of case facts described in natural language. We re-frame statutory reasoning as an analogy task, where each instance of the analogy task involves a combination of two instances of statutory reasoning. This increases the dataset size by two orders of magnitude, and introduces an element of interpretability. We show that this task is roughly as difficult to Natural Language Processing models as the original task. Finally, we come back to statutory reasoning, solving it with a combination of a retrieval mechanism and analogy models, and showing some progress on prior comparable work.

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