Judgment2vec: Apply Graph Analytics to Searching and Recommendation of Similar Judgments

要約

法廷実務において、法律専門家は、その訓練に基づいて事件を解決する意見を提供します。最も重要な側面の 1 つは、過去の裁判所からの同様の判決を効率的に特定する能力です。
しかし、同様の訴訟を見つけるのは困難であり、多くの場合、経験、法律分野の知識、長時間労働に依存するため、ベテランの弁護士や裁判官が不可欠です。
本研究は、判決文の類似性分析を自動化することを目的としています。
私たちは、専門家によって「黄金の標準」とラベル付けされた判定データセットを利用しました。これには、「専門家の類似性スコア」に変換できる人間によって検証された特徴が含まれています。
次に、「事例と記事」の関係に基づいてナレッジ グラフを構築し、自然言語処理を使用して各事例をランク付けし、「Node2vec 類似性スコア」を導き出しました。
これら 2 つの類似性スコアを評価することで、それらの不一致と関係を特定しました。
その結果、法的な調査や勧告に必要な労働時間を大幅に削減でき、情報検索のさまざまな分野に応用できる可能性があります。

要約(オリジナル)

In court practice, legal professionals rely on their training to provide opinions that resolve cases, one of the most crucial aspects being the ability to identify similar judgments from previous courts efficiently. However, finding a similar case is challenging and often depends on experience, legal domain knowledge, and extensive labor hours, making veteran lawyers or judges indispensable. This research aims to automate the analysis of judgment text similarity. We utilized a judgment dataset labeled as the ‘golden standard’ by experts, which includes human-verified features that can be converted into an ‘expert similarity score.’ We then constructed a knowledge graph based on ‘case-article’ relationships, ranking each case using natural language processing to derive a ‘Node2vec similarity score.’ By evaluating these two similarity scores, we identified their discrepancies and relationships. The results can significantly reduce the labor hours required for legal searches and recommendations, with potential applications extending to various fields of information retrieval.

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