Empirical analysis of Biding Precedent efficiency in the Brazilian Supreme Court via Similar Case Retrieval

要約

拘束力のある先例 (S\’umulas Vinculantes) はブラジルの法制度に特有の法的手段を構成し、その目的には反復的な要求から連邦最高裁判所を保護することが含まれます。
しかし、裁判所が同様の訴訟にさらされることを減らす上でのこれらの手段の有効性に関する研究は、拘束力のある先例の一部が新たな要求を生み出しているように見え、そのような方向では失敗する傾向があることを示しています。
私たちは、拘束力のある 5 つの判例 11、14、17、26、および 37 の法的影響を、それらが扱っている法的主題に及ぼす影響を通じて、最高裁判所レベルで経験的に評価します。
この分析は、判例が作成される前に、判例のテーマに関する裁判所の判決を比較することによってのみ可能です。つまり、これらの判決は類似事例検索の技術を通じて検出される必要があります。
したがって、この記事の貢献は 2 つあります。数学的側面では、類似ケース検索における自然言語処理のさまざまな手法 (TF-IDF、LSTM、BERT、正規表現) の使用法を比較し、法的側面では、
私たちは、これらの拘束力のある先例の非効率性を、それらの繰り返し使用を正当化する可能性のある一連の仮説と対比させます。
特定の類似事例検索タスクでは深層学習モデルのパフォーマンスが大幅に低下し、反復的な要求への応答に失敗する前例のバインドの理由は不均一かつ事例に依存しているため、特定の原因を特定することが不可能であることが観察されました。

要約(オリジナル)

Binding precedents (S\’umulas Vinculantes) constitute a juridical instrument unique to the Brazilian legal system and whose objectives include the protection of the Federal Supreme Court against repetitive demands. Studies of the effectiveness of these instruments in decreasing the Court’s exposure to similar cases, however, indicate that they tend to fail in such a direction, with some of the binding precedents seemingly creating new demands. We empirically assess the legal impact of five binding precedents, 11, 14, 17, 26 and 37, at the highest court level through their effects on the legal subjects they address. This analysis is only possible through the comparison of the Court’s ruling about the precedents’ themes before they are created, which means that these decisions should be detected through techniques of Similar Case Retrieval. The contributions of this article are therefore twofold: on the mathematical side, we compare the uses of different methods of Natural Language Processing — TF-IDF, LSTM, BERT, and regex — for Similar Case Retrieval, whereas on the legal side, we contrast the inefficiency of these binding precedents with a set of hypotheses that may justify their repeated usage. We observe that the deep learning models performed significantly worse in the specific Similar Case Retrieval task and that the reasons for binding precedents to fail in responding to repetitive demand are heterogeneous and case-dependent, making it impossible to single out a specific cause.

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