LegalVis：法律文档中先例引用的探索与推断
人机交互
2023-05-17 v1
摘要
为减少巴西司法机构中待决案件与冲突判决的数量，国民大会修订宪法，允许巴西最高法院（STF）创设具有约束力的先例（BPs），即行政与下级司法分支均须遵循的一组理解。STF 大法官在其判决中频繁引用现有 58 项 BPs，司法专家能够识别并分析此类引用具有首要相关性。为辅助该问题，我们提出 LegalVis，一个基于网络的可视分析系统，旨在支持对引用或可能引用某 BP 的法律文档进行分析。我们将识别潜在引用（即非显式）的问题建模为分类问题。然而，单一分数不足以解释结果；此即我们使用可解释机器学习方法阐释每处识别引用背后原因的理由。为对文档与 BPs 进行引人注目的可视探索，LegalVis 包含三个交互式可视组件：第一个呈现展示时间模式的数据概览，第二个允许按主题过滤与分组相关文档，最后一个展示文档文本，旨在通过指出哪些段落可能提及 BP（即便未显式指明）来解释模型输出。我们评估了识别模型并取得 96% 的准确率；我们还对结果做了定量与定性分析。LegalVis 的实用性与有效性通过两个使用场景及六位领域专家的反馈得到评估。
引用
@article{arxiv.2203.02001,
title = {LegalVis: Exploring and Inferring Precedent Citations in Legal Documents},
author = {Lucas E. Resck and Jean R. Ponciano and Luis Gustavo Nonato and Jorge Poco},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.02001},
year = {2023}
}
备注
13 pages (paper) + 2 pages (appendix). 9 figures (paper) + 3 figures (appendix)