CanAL: a Canadian Appeal Law Legal Language Model for LegalJudgment Prediction
Notice bibliographique
Résumé
Law is one of the knowledge domains that are most reliant on textual material. In this age of legal big data, and with the increased availability of legal text online, many researchers started working on the development of legal intelligent systems and applications. Over the last few years, researchers have focused on predicting judicial case outcomes using Natural Language Processing (NLP) and Machine Learning (ML) methods over case documents. Thus, Legal Judgment Prediction (LJP) is the task of automatically predicting the outcome of a court case given the case description. The NLP application to legal judgments, that our proposed methodology focuses on, is to predict the outcomes of cases by looking only at the text of cases. Because appeal court decisions are often binary, as in ’Allow’ or ’Dismiss’, the task is defined as a binary classification problem. This is the general approach in the literature as well. However, many of the previous LJP approaches utilized traditional classifiers or standard general language models (LMs). In this paper, we further pre-trained the LegalBERT model on our collected corpus that combines around 50,000 documents of Canadian case law and legislation which resulted in (CanAL), a Canadian Appeal-Law BERT-based legal LM. In addition, we constructed and labeled a Canadian Appeal-Law dataset that contains a collection of decisions from different higher courts in Canada. Moreover, we proposed a novel Ensemble-Hierarchical CanAL (EH-CanAL) architecture that simulates the actual voting setting in appellate courts showing great promise in LJP performance within Canadian case law. The results of our study demonstrate the potential of the proposed approaches to reshape traditional judicial decision making and the efficacy of domain-specific LMs. Through this study, we hope to establish the basis for future research on the appellate law system of Canada and to offer a baseline for future work.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».