JUSTICE：一个用于最高法院判决预测的基准数据集
计算与语言
2021-12-08 v1 人工智能
摘要
人工智能近来正被应用于诸多领域，法律体系亦不例外。然而，就目前而言，可供公众使用的、与美国最高法院（SCOTUS）法律文档相关且经过良好标注的数据集数量十分有限。尽管最高法院的裁决属于公共领域知识，但由于每次都需要从头手动收集和处理这些数据，试图对其进行有意义的研究成为一项艰巨得多的任务。因此，我们的目标是创建一个高质量的 SCOTUS 法院案例数据集，以便其能直接用于自然语言处理（NLP）研究及其他数据驱动的应用。此外，NLP 近期进展为我们提供了构建预测模型的工具，可用于揭示影响法院判决的模式。通过使用先进的 NLP 算法分析既往法院案例，训练后的模型能够在给定以文本形式呈现的原告与被告案情事实时，预测并分类法院的判决；换言之，该模型通过生成最终裁决来模拟人类陪审团。
引用
@article{arxiv.2112.03414,
title = {JUSTICE: A Benchmark Dataset for Supreme Court's Judgment Prediction},
author = {Mohammad Alali and Shaayan Syed and Mohammed Alsayed and Smit Patel and Hemanth Bodala},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.03414},
year = {2021}
}
备注
6 pages, 6 figures