コモンロー制度における低資源裁判判決要約

コモンロー裁判所は現在の判決に際し、類似の先例判決を参照する必要があります。裁判判決文書の高品質な要約を生成することは、法曹関係者が過去の事例を効率的に検討できるようにし、一般市民が裁判所の運用や法律の適用方法を理解する手助けとなります。これまでの裁判判決要約の研究は、主に大陸法や特定の司法権限の判決に焦点を当ててきました。しかし、裁判官はすべてのコモンロー司法権の判決を参照可能です。現行の要約データセットは、多くの司法権限でラベル付きデータが不足している場合、複数の司法権限にまたがる先例の要約ニーズを満たすには不十分です。このデータセット不足に対処するために、我々はCLSumを提案します。CLSumは、多司法権にまたがるコモンロー裁判判決文書要約のための初のデータセットです。さらに、本研究は大規模言語モデル（LLM）を用いた裁判判決要約の初の試みであり、データ拡張、要約生成、評価に活用しています。具体的には、法的知識を組み込んだLLMベースのデータ拡張手法を設計しました。また、生成された判決要約の質を評価するために、LLMに基づく法的知識強化評価指標を提案します。実験結果は、LLMベースの要約手法が少数ショットおよびゼロショット設定で良好に機能することを検証しています。我々のLLMベースのデータ拡張手法は、低資源の影響を緩和できます。さらに、要約性能を向上させる重要なモデル構成要素と設定を見出すための包括的な比較実験を実施しました。