ニガム@COLIEE-22:語彙と意味ベースモデルのカスケーディングを用いた法的事例検索と含意【JST・京大機械翻訳】

Nigam Shubham Kumar; Goel Navansh

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202210117980382 整理番号：22P0333141

ニガム@COLIEE-22:語彙と意味ベースモデルのカスケーディングを用いた法的事例検索と含意【JST・京大機械翻訳】

nigam@COLIEE-22: Legal Case Retrieval and Entailment using Cascading of Lexical and Semantic-based models

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発行年： 2022年04月16日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月16日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文では,タスク1と2に対するケースルール競争に関するLegal Information Expression/Entailment 2022(COLIEE-2022)ワークショップに関する競争への提出について述べた。タスク1は法的ケース検索タスクであり,それは新しいケースを読むことを含み,意思決定をサポートするために与えられたケースルールコーパスからサポートケースを抽出することを含む。タスク2は,関連する事例で決定を必要とする既存のケースからのパラグラフの同定を含む法的ケースの伴うタスクである。意味理解のために神経モデルSentence-BERTとSent2Vecを使用し,両方のタスクにおける正確なマッチングのために従来の検索モデルBM25を採用した。その結果,著者らのチーム(「ニゲーム」)は,タスク1および2においてすべてのチームの中で5番目をランク付けした。実験結果は,従来の検索モデルBM25がまだニューラルネットワークベースのモデルより優れていることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

計算機システム開発 , 計算理論 , 情報加工一般 , 自然語処理

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