ALJP：基于机器学习模型的阿拉伯语人身地位案件法律判决预测
人工智能
2023-09-04 v1 计算与语言
摘要
法律判决预测（LJP）旨在基于案件描述预测判决结果。若干研究者已开发技术，通过预测法律职业中的结果来协助潜在客户。然而，所提出的技术均未在阿拉伯语中实现，且仅少数尝试在英语、汉语和印地语中实施。在本文中，我们开发了一个利用深度学习（DL）和自然语言处理（NLP）技术从阿拉伯语案件文本中预测判决结果的系统，尤其针对监护和婚姻撤销案件。该系统将协助法官和律师提高工作与时间效率，同时减少量刑差异。此外，它将帮助诉讼当事人、律师和法学生在审判前分析任何给定案件的可能结果。我们在所构建的数据集上使用不同的机器与深度学习模型，如支持向量机（SVM）、逻辑回归（LR）、长短期记忆（LSTM）和双向长短期记忆（BiLSTM），并采用 TF-IDF 和 word2vec 等表示技术。实验结果表明，与五种基线方法相比，采用 word2vec 的 SVM 模型和采用 TF-IDF 的 LR 模型在监护案件和婚姻撤销判决预测中分别取得了 88% 和 78% 的最高准确率。此外，采用 word2vec 的 LR 和 SVM 以及采用 TF-IDF 的 BiLSTM 模型在监护案件和婚姻撤销结果概率预测中分别取得了 88% 和 69% 的最高准确率。
引用
@article{arxiv.2309.00238,
title = {ALJP: An Arabic Legal Judgment Prediction in Personal Status Cases Using Machine Learning Models},
author = {Salwa Abbara and Mona Hafez and Aya Kazzaz and Areej Alhothali and Alhanouf Alsolami},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.00238},
year = {2023}
}