法律领域的细粒度意图分类

法律从业者必须阅读大量冗长的法律案件审理记录。为了理解法律案件中不同当事人/个人行为背后的动机，必须清晰理解文件中表达与案件相应意图的部分。在本文中，我们引入了一个包含93份法律文档的数据集，这些文档属于谋杀、土地纠纷、抢劫或腐败四种案件类别之一，其中标注了表达与文档类别相同意图的短语。此外，我们为每一个此类短语标注了细粒度意图，以使读者对案件有更深入的理解。最后，我们分析了若干基于Transformer的模型在自动化提取意图短语（粗粒度与细粒度两个层面）以及将文档分类为四种可能类别之一中的性能，并观察到我们的数据集具有挑战性，尤其在细粒度意图分类方面。