اشترك بالحزمة الذهبية واحصل على وصول غير محدود شمرا أكاديميا
تسجيل مستخدم جديدجيردالير: مجموعة بيانات ألمانية لاسترجاع المعلومات القانونية
GerDaLIR: A German Dataset for Legal Information Retrieval
246
0 0
0.0
(
0
)
نشر من قبل
جمعية اللغويات الحاسوبية ACL مقالة
تاريخ النشر
2021
مجال البحث
الذكاء الاصناعي
والبحث باللغة
English
تمت اﻹضافة من قبل
Shamra Editor
اسأل ChatGPT حول البحث
نقوم بتقديم Gerdalir، مجموعة بيانات ألمانية لاسترجاع المعلومات القانونية بناء على وثائق الحالة من منصة المعلومات القانونية المفتوحة المفتوحة.تتكون DataSet من استفسارات 123 ألفا، يتم تصنيف كل منها وثيقة واحدة ذات صلة على الأقل في مجموعة من وثائق الحالة 131K.نقوم بإجراء العديد من التجارب الأساسية بما في ذلك BM25 وإعادة الرحالة العصبية لحديمع DataSet لدينا، نهدف إلى توفير معيار موحد لرجال الألمانية وترويج البحث المفتوح في هذا المجال.أبعد من ذلك، تضم مجموعة بياناتنا بيانات تدريبية كافية لاستخدامها كملقمة من النماذج في اللغة الألمانية أو اللغوية متعددة اللغات.
We present GerDaLIR, a German Dataset for Legal Information Retrieval based on case documents from the open legal information platform Open Legal Data. The dataset consists of 123K queries, each labelled with at least one relevant document in a collection of 131K case documents. We conduct several baseline experiments including BM25 and a state-of-the-art neural re-ranker. With our dataset, we aim to provide a standardized benchmark for German LIR and promote open research in this area. Beyond that, our dataset comprises sufficient training data to be used as a downstream task for German or multilingual language models.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
قيم البحث
اقرأ أيضاً
تشبه مهمة تبسيط نص الوثيقة على مستوى المستندات إلى صعوبة تقليل التعقيد الإضافي.نقدم مجموعة بيانات مجمعة حديثا من النصوص الألمانية، التي تم جمعها من مجلة Swiss News 20 Minuten (20 دقيقة) والتي تتكون من مقالات كاملة مقررة مع ملخصات مبسطة.علاوة على ذلك،
نقدم تجارب على تبسيط النص التلقائي مع MBART MBART متعددة اللغات المسبدة مسبقا ونسخة معدلة منها أكثر صديقة للذاكرة، باستخدام كل من مجموعة البيانات الجديدة والتبسيط الموجودة Corpora.تتيح لنا تعديلات MBArt التدريب بتكلفة أقل في الذاكرة دون فقدان الكثير من الخسارة في الأداء، في الواقع، فإن MBART أصغر يحسن حتى النموذج القياسي في إعداد مع مستويات تبسيط متعددة.
إحدى التحديات في استرجاع المعلومات (IR) هي مشكلة عدم تطابق المفردات، والتي تحدث عندما تكون الشروط بين الاستفسارات والمستندات مختلفة بشكل جذابي ولكنها مماثلة دلالة. في حين اقترح العمل الحديث توسيع الاستعلامات أو المستندات من خلال إثراء تمثيلاتها مع مص
طلحات ذات صلة إضافية لمعالجة هذا التحدي، فإنها عادة ما تتطلب حجم كبير من أزواج المستندات لتدريب نموذج التوسع. في هذه الورقة، نقترح توسيع مستندات غير محفوظة مع إطار عمل جيل (UDEG) مع نموذج لغة مدرب مسبقا، مما يولد جمل تكميلية متنوعة للمستند الأصلي دون استخدام تسميات على أزواج المستندات للاستعلام للتدريب. لتوليد الجمل، فإننا ناضطنا بشكل غير منتفضل بإداراتهم لتوليد جمل أكثر تنوعا للتوسع المستند. نحن نتحقق من صحة إطار عملائنا على مجموعة بيانات القياسية القياسية. تظهر النتائج أن إطارنا يتفوق بشكل كبير على خطوط الأساس التوسع ذات الصلة إلى الأشعة تحت الحمراء.
مع استمرار العالم في محاربة جائحة CovID-19، فإنه يقاتل في وقت واحد من نقص الدم "- وهو طوفان من تضليل وانتشار نظريات المؤامرة المؤدية إلى تهديدات صحية وشعبة المجتمع. لمكافحة هذا المعكرية، هناك حاجة ملحة لمجموعات البيانات القياسية التي يمكن أن تساعد ال
باحثين على تطوير وتقييم النماذج الموجهة نحو الكشف التلقائي عن التضليل. في حين أن هناك جهودا متزايدة لإنشاء مجموعات بيانات قياسية كافية ومفتوحة للمصدر للغة الإنجليزية، فإن الموارد القابلة للمقارنة غير متاحة تقريبا بالنسبة للألمانية، مما يترك البحث في اللغة الألمانية متخلفة بشكل كبير. في هذه الورقة، نقدم DataSet المعيار الجديد Fang-Covid يتكون من 28،056 مواد إخبارية ألمانية حقيقية و 13،186 مرتبطة بمعائق CovID-19 وكذلك بيانات عن انتشارها على Twitter. علاوة على ذلك، نقترح نموذجا قابل للتفسير القائم على السياق والاجتماعي للكشف عن الأخبار المزيفة، ومقارنة أدائه إلى النماذج والأداء الأسود الميزة لتقييم الأهمية النسبية للميزات القابلة للتفسير البشرية في التمييز بين الأخبار المزيفة من الأخبار الأصلية وبعد
نقدم متعدد اليوراء، مجموعة بيانات جديدة متعددة اللغات لتصنيف الموضوع للوثائق القانونية. تضم DataSet قوانين الاتحاد الأوروبي 65 ألف (EU)، والتي ترجمت رسميا في 23 لغة، مشروحا بالملصقات المتعددة من تصنيف Eurovoc. نسلط الضوء على تأثير المنفأة الزمنية الا
نجراف وأهمية التسلسل الزمني، بدلا من الانقسامات العشوائية. نستخدم DataSet كاختبار لنقل صفرية عبر اللغات، حيث استغلنا المستندات التدريبية المشروح بلغة واحدة (مصدر) لتصنيف المستندات بلغة أخرى (الهدف). نجد أن ضبط النموذج المحدد المتعدد اللغتين (XLM-Roberta، MT5) في لغة مصدر واحدة يؤدي إلى نسيان كارثي من المعرفة متعددة اللغات، وبالتالي، فإن تحويل صفر ضعيف إلى لغات أخرى. استراتيجيات التكيف، وهي استراتيجيات دقيقة، محولات، معترفيت، LNFIT، اقترحت في الأصل تسريع الضبط الجميل للمهام النهائية الجديدة، والمساعدة في الاحتفاظ بالمعرفة متعددة اللغات من الاحتجاج، وتحسين نقل اللغات الصفر قليلا، ولكن تأثيرها يعتمد أيضا على ذلك على النموذج المحدد مسبقا يستخدم وحجم مجموعة التسمية.
تحديد مصطلحات المصطلحات هي الخطوة الأولى في التواصل العلمي. يمكن تطوير نماذج توليد النص العصبي لتوليد التعريف التحايل على منحك كثافة العمل، مما يؤدي إلى مزيد من تسريع الاكتشاف العلمي. لسوء الحظ، فإن الافتقار إلى مجموعة بيانات تعريف المصطلحات واسعة ال
نطاق تعوق العملية نحو توليد التعريف. في هذه الورقة، نقدم مجموعة بيانات تعريف مصطلحات واسعة النطاق تغطي أزواج تعريف تعريف المصطلحات 2،010،648، وتمتد 227 من الفضائح الطبية الحيوية. تشكل المصطلحات المصطلحات في كل فرع من الفعالة رسم بياني Acyclic موجه مؤقتا، حيث فتح طرق جديدة لتطوير نماذج توليد الرسومات في الرسم البياني. بعد ذلك اقترحنا نموذج جيل تعريف الرسم البياني للرسوم البياني الرواية التي تدمج المحولات مع شبكة عصبية الرسم البياني. ينفأ النموذج لدينا على نماذج توليد النص الموجودة من خلال استغلال بنية الرسم البياني للمصطلحات. أظهرنا أيضا كيف يمكن استخدام الرسوم البيانية لتقييم نماذج اللغة المحددة مسبقا، ومقارنة أساليب تعلم التمثيل الرسم البياني والتنبؤ بالحكومة. نحن نتصور الرسوم البيانية لتكون مصدرا فريدا لتوليد التعريف والعديد من مهام NLP الأخرى في الطب الحيوي.
الأسئلة المقترحة
سجل دخول لتتمكن من نشر تعليقات
التعليقات
جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
