法律语言中面向特定主体的道义情态检测
计算与语言
2022-11-24 v1
摘要
法律文件通常篇幅长且以法律术语写成，这使得外行特别难以理解其权利与义务。尽管自然语言理解技术在支持法律领域的此类理解方面很有价值，但由于聘请专家成本高及隐私问题，法律领域标注了道义情态的数据集稀缺，这构成了瓶颈。为此，我们引入了 LEXDEMOD，一个标注了针对合同一方或主体（agent）所表达的道义情态及其情态触发词的英文合同语料库。我们在两项任务上对该数据集进行基准测试：（i）面向特定主体的多标签道义情态分类，以及（ii）基于 Transformer（Vaswani et al., 2017）语言模型的面向特定主体的道义情态及触发词跨度检测。迁移学习实验表明，LEXDEMOD 中情态表达的 linguistic diversity 能从租赁协议合理泛化到雇佣和出租协议。一个小案例研究表明，在 LEXDEMOD 上训练的模型能以高召回率检测危险条款（red flags）。我们相信我们的工作为法律领域的道义情态检测提供了一个新的研究方向。
引用
@article{arxiv.2211.12752,
title = {Agent-Specific Deontic Modality Detection in Legal Language},
author = {Abhilasha Sancheti and Aparna Garimella and Balaji Vasan Srinivasan and Rachel Rudinger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.12752},
year = {2022}
}
备注
Accepted at EMNLP 2022