JUDGEBERT: Assessing Legal Meaning Preservation Between Sentences
Notice bibliographique
Résumé
Simplifying text while preserving its meaning is a complex yet essential task, especially in sensitive domain applications like legal texts.When applied to a specialized field, like the legal domain, preservation differs significantly from its role in regular texts.This paper introduces FrJUDGE, a new dataset to assess legal meaning preservation between two legal texts.It also introduces JUDGEBERT, a novel evaluation metric designed to assess legal meaning preservation in French legal text simplification.JUDGEBERT demonstrates a superior correlation with human judgment compared to existing metrics.It also passes two crucial sanity checks, while other metrics did not: For two identical sentences, it always returns a score of 100%; on the other hand, it returns 0% for two unrelated sentences.Our findings highlight its potential to transform legal NLP applications, ensuring accuracy and accessibility for text simplification for legal practitioners and lay users.Annotators.We selected five native Frenchspeaking law students at the Faculty of Law of University Laval as our annotators.A meeting was held with them to introduce the task, instructions, and annotation guide and interface.Instructions included that they must spend at most 5 minutes per sentence pair.Furthermore, 15 instances were annotated during a pilot phase to familiarize them with the task.Finally, during a second meeting after evaluating the practice instance, annotators received feedback and advice on what phenomena
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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 | 0,005 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».