Every legal case sets a precedent by developing the law in one of the following two ways. It either expands its scope, in which case it sets positive precedent, or it narrows it, in which case it sets negative precedent. Legal outcome prediction, the prediction of positive outcome, is an increasingly popular task in AI. In contrast, we turn our focus to negative outcomes here, and introduce a new task of negative outcome prediction. We discover an asymmetry in existing models' ability to predict positive and negative outcomes. Where the state-of-the-art outcome prediction model we used predicts positive outcomes at 75.06 F1, it predicts negative outcomes at only 10.09 F1, worse than a random baseline. To address this performance gap, we develop two new models inspired by the dynamics of a court process. Our first model significantly improves positive outcome prediction score to 77.15 F1 and our second model more than doubles the negative outcome prediction performance to 24.01 F1. Despite this improvement, shifting focus to negative outcomes reveals that there is still much room for improvement for outcome prediction models.


翻译:每一个法律案例都以以下两种方式之一发展法律,从而开创先例。它要么扩大其范围,从而开创了积极的先例,要么缩小范围,从而开创了消极的先例。法律结果预测,即预测积极的结果,是AI中日益流行的任务。相反,我们在这里将重点转向消极的结果预测,并引入新的负面结果预测任务。我们发现现有模型预测正负结果的能力不对称。我们使用的最新结果预测模型预测结果为75.06 F1, 它预测的正结果只有10.09 F1, 比随机基线差得多。为了解决这一业绩差距,我们开发了两个受法院程序动态启发的新模型。我们的第一个模型将积极结果预测得分提高到77.15 F1,我们的第二个模型将负结果预测业绩提高一倍以上,达到24.01 F1。尽管取得了这一改进,但将重点转向负面结果预测结果显示,结果预测模型仍有很大的改进余地。

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