Common Law Court Judgment Summarization Dataset Creation and Evaluation

Основні поняття

Creating a dataset for multi-jurisdictional common law court judgment summarization and evaluating the performance of various models.

Анотація

The content discusses the creation of CLSum, the first dataset for summarizing multi-jurisdictional common law court judgment documents. It also explores the use of large language models for data augmentation, summary generation, and evaluation. The article highlights the challenges of low data and computing resources in court judgment summarization and proposes solutions like knowledge-constrained rephrasing and efficient training methods. The experimental results show the performance of different summarization models in zero-shot and few-shot settings, along with automatic and human evaluation results.

Статистика

현재 모델의 성능을 평가하는 여러 메트릭스를 사용하여 요약 결과의 품질을 평가합니다.
LLMs (GPT-3.5-turbo 및 Vicuna)는 모든 CLSum 데이터셋의 zero-shot 설정에서 경쟁력이 있습니다.
몇 가지 사전 훈련된 시퀀스-투-시퀀스 모델의 zero-shot 성능은 unsupervised extractive 방법(LexRank 및 TextRank)보다 좋지 않습니다.

Цитати

"Generating high-quality summaries of court judgment documents can facilitate legal practitioners to efficiently review previous cases and assist the general public in accessing how the courts operate and how the law is applied."
"Our experimental results verify that the LLM-based summarization methods can perform well in the few-shot and zero-shot settings."

Ключові висновки, отримані з

Low-Resource Court Judgment Summarization for Common Law Systems

by Shuaiqi Liu,... о arxiv.org 03-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.04454.pdf

Глибші Запити

질문 1

법원 판결 요약의 데이터 부족 문제를 해결하기 위한 다른 방법은 무엇일까요?

답변 1

법원 판결 요약의 데이터 부족 문제를 해결하기 위한 다른 방법으로는 다양한 접근 방식이 있을 수 있습니다. 첫 번째로, 전이 학습(transfer learning)을 활용하여 다른 분야의 풍부한 데이터로 미리 학습된 모델을 사용하는 것이 있습니다. 이를 통해 적은 양의 레이블된 데이터로도 모델을 효과적으로 학습시킬 수 있습니다. 또한, 약간의 레이블된 데이터를 사용하여 생성된 요약을 다시 레이블링하여 데이터셋을 확장하는 방법도 효과적일 수 있습니다. 또한, 도메인 지식을 활용하여 요약 모델을 개선하고 데이터 부족 문제를 완화할 수 있습니다.

질문 2

다양한 모델의 성능을 평가하는 데 사용되는 새로운 메트릭스가 있을까요?

답변 2

다양한 모델의 성능을 평가하는 데 사용되는 새로운 메트릭스로는 LTScore가 있습니다. LTScore는 법적 텍스트의 정확성을 평가하기 위한 메트릭스로, 법적 용어의 정확한 사용을 강조합니다. 이 메트릭스는 법적 용어를 정확하게 사용하는지를 평가하여 요약의 품질을 더 잘 파악할 수 있습니다.

질문 3

법원 판결 요약에 대한 이 연구가 법적 분야 외에 다른 분야에 어떤 영향을 미칠 수 있을까요?

답변 3

법원 판결 요약에 대한 이 연구는 법적 분야뿐만 아니라 다른 분야에도 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 긴 문서를 요약하는 데 사용되는 효율적인 모델과 기술은 다른 분야의 문서 요약 및 정보 검색에도 적용될 수 있습니다. 또한, 데이터 부족 문제를 해결하는 방법과 새로운 평가 메트릭스는 다른 분야의 자연어 처리 및 기계 학습 연구에도 적용될 수 있습니다. 이 연구 결과는 다양한 분야에서 효율적인 정보 처리와 의사 결정을 지원할 수 있을 것으로 기대됩니다.