In populous countries, pending legal cases have been growing exponentially. There is a need for developing NLP-based techniques for processing and automatically understanding legal documents. To promote research in the area of Legal NLP we organized the shared task LegalEval - Understanding Legal Texts at SemEval 2023. LegalEval task has three sub-tasks: Task-A (Rhetorical Roles Labeling) is about automatically structuring legal documents into semantically coherent units, Task-B (Legal Named Entity Recognition) deals with identifying relevant entities in a legal document and Task-C (Court Judgement Prediction with Explanation) explores the possibility of automatically predicting the outcome of a legal case along with providing an explanation for the prediction. In total 26 teams (approx. 100 participants spread across the world) submitted systems paper. In each of the sub-tasks, the proposed systems outperformed the baselines; however, there is a lot of scope for improvement. This paper describes the tasks, and analyzes techniques proposed by various teams.


翻译:在人口稠密的国家,待处理的法律案件数量呈指数增长。有必要开发基于自然语言处理技术的技术,以处理和自动理解法律文档。为促进法律自然语言处理领域的研究,我们在 SemEval 2023 上组织了共享任务 LegalEval - 理解法律文本。LegalEval 任务包括三个子任务:任务 A(修辞角色标注)涉及将法律文件自动结构化为语义上连贯的单位,任务 B(法律命名实体识别)处理识别法律文件中相关实体,任务 C(法院判决预测及解释)探讨自动预测法律案件结果的可能性,并提供该预测的解释。总共有26个团队(分布在全球的约100名参与者)提交了系统论文。在每个子任务中,所提出的系统表现优于基准线;但是,仍有很大的改进空间。本文描述了任务,并分析了各团队提出的技术。

0
下载
关闭预览

相关内容

法律是国家制定或认可的,由国家强制力保证实施的,以规定权利和义务为内容的具有普遍约束力的社会规范。
【知识图谱@EMNLP2020】Knowledge Graphs in NLP @ EMNLP 2020
专知会员服务
40+阅读 · 2020年11月22日
【Google论文】ALBERT:自我监督学习语言表达的精简BERT
专知会员服务
22+阅读 · 2019年11月4日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
12+阅读 · 2017年9月24日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
VIP会员
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员