핵심 개념
법적 판단 예측에 대한 새로운 접근 방식을 탐구하고, MESc 계층적 프레임워크를 통해 대규모 비구조화 법적 문서의 분류를 개선하는 방법을 제시합니다.
초록
법적 판단 예측의 어려움과 대규모 법적 문서의 분류에 대한 새로운 접근 방식을 소개합니다.
MESc 프레임워크를 사용하여 대규모 법적 문서의 구조를 근사하고, 언어 모델의 성능을 분석합니다.
법적 문서에서의 전이 학습 능력과 구조 근사의 영향을 연구합니다.
인도, 유럽 연합, 미국의 법적 문서에 대한 실험과 분석 결과를 제시합니다.
Introduction
법적 사례 절차 주기는 데이터와 법적 선례를 분석하는 것을 포함하며, 자동화된 법적 사례 절차는 판단력을 높이고 시간을 절약하는 데 도움이 될 수 있습니다.
Related works
법적 사례 결과 예측을 위해 다양한 전략이 연구되었으며, 구조적 정보의 중요성이 강조되고 있습니다.
Method: Classification Framework (MESc)
대규모 문서를 처리하기 위한 MESc 아키텍처의 구조와 기능에 대한 설명을 제공합니다.
통계
Legal judgment prediction suffers from the problem of long case documents exceeding tens of thousands of words.
Our approach achieves a minimum total performance gain of approximately 2 points over previous state-of-the-art methods.
인용구
법적 판단 예측은 길고 비구조화된 사례 문서의 문제로부터 고통받고 있습니다.
우리의 접근 방식은 이전 최첨단 방법에 비해 약 2점의 최소 총 성능 향상을 달성합니다.