I detta dokument föreslår vi att man undersöker problemet med DOMSTOLENS STÄLLNING utifrån faktabeskrivningen i ett brottmål. Uppgiften syftar till att förbättra tolkningen av system för beräkning av avgifter och till att underlätta automatisk produktion av juridiska dokument. Vi formulerar denna uppgift som en text-till-text naturlig språkgeneration (NLG) problem. Sequenceto-sequence modell har uppnått banbrytande prestanda i många NLG uppgifter. På grund av att faktabeskrivningarna inte skiljer sig åt är det dock svårt för Seq2Seq-modellen att generera avgiftsdiskriminerande domstolsuppfattningar. I detta arbete undersöker vi avgiftsmärkningar för att ta itu med denna fråga. Vi föreslår en etikettkonditionerad Seq2Seq-modell med uppmärksamhet på detta problem, för att avkoda domstolens syn på kodade laddningsetiketter. Experimentella resultat visar hur effektiv vår metod är.
- Ja, det är jag. REF formulerade uppgiften att skapa en rättslig bild som ett problem för att skapa ett naturligt språk i text till text (NLG) och lade fram en etiketterad sekvens till följdmodell med fokus på att generera avgiftsdiskriminativa domstolsuppfattningar.
Interpretable Charge Predictions for Criminal Cases: Learning to Generate Court Views from Fact Descriptions
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}