Validation: A Critical First Step in the Evaluation of Systems for Legal Corpus Determination
Notice bibliographique
Résumé
The continued growth of very large data environments, both proprietary and Web-based, increases the importance of effective and ecient legal corpus selection and searching. Current “database selection” research focuses largely on completely autonomous and automatic selection, searching, and results merging in distributed environments. This fully automatic approach has significant deficiencies, including reliance upon thresholds below which data sets with relevant documents are not searched (compromised recall). It also merges result sets, often from disparate data sources, some that users may have discarded before their source selection task completed (diluted precision). We examine the impact that user interaction can have on the process of legal corpus selection. After analyzing thousands of real user queries, we show that precision can be significantly increased when queries are categorized by the users themselves, then interpreted and treated accurately by the system. As a precursor to evaluation, in this workshop, we present three behind-thescenes system validation exercises to assist us in determining whether certain system design decisions are justified in the context of our long-term goals of providing a corpus selection tool to legal practitioners. We ultimately show that by avoiding a one-size-fits-all approach that restricts the role users can play in information discovery, legal corpus selection eectiveness can be appreciably improved.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,170 | 0,315 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».