التحديات لاستخراج المعلومات من الحوار في القانون الجنائي

استخراج المعلومات والمسألة الإجابة على إمكانية إدخال نموذج جديد لكيفية تطبيق تعلم الجهاز على القانون الجنائي. الأساليب الحالية تستخدم عموما البيانات الجدولية للمقاييس التنبؤية. هناك حاجة إلى نهج بديل لمسائل العدالة العادلة، حيث يتم الحكم على الأفراد على أساس كل حالة على حدة، في عملية تنطوي على مناقشة شفهية أو مكتوبة عوامل الحالات. هذه المناقشات فردية، لكنها تعتمد على الحقائق الأساسية. استخراج المعلومات يمكن أن يلعب دورا مهما في تصفح هذه الحقائق، والتي لا تزال مهمة لفهمها. نقوم بتحليل قدرة النماذج غير الخاضعة للإشراف وإشرافها مسبقا على استخراج هذه المعلومات الواقعية من حوار النماذج الحر لسجناء كاليفورنيا الإفراج المشروط. مع استثناءات قليلة، فإن معظم درجات F1 أقل من 0.85. نحن نستخدم هذه الفرصة لتسليط الضوء على بعض الفرص لمزيد من البحث لاستخراج المعلومات والرد على الأسئلة. نحن نشجع التطورات الجديدة في NLP لتمكين التحليل ومراجعة القضايا القانونية التي يتعين القيام بها بطريقة ما بعد الهوك، وليس التنبؤ بها.

Information extraction and question answering have the potential to introduce a new paradigm for how machine learning is applied to criminal law. Existing approaches generally use tabular data for predictive metrics. An alternative approach is needed for matters of equitable justice, where individuals are judged on a case-by-case basis, in a process involving verbal or written discussion and interpretation of case factors. Such discussions are individualized, but they nonetheless rely on underlying facts. Information extraction can play an important role in surfacing these facts, which are still important to understand. We analyze unsupervised, weakly supervised, and pre-trained models' ability to extract such factual information from the free-form dialogue of California parole hearings. With a few exceptions, most F1 scores are below 0.85. We use this opportunity to highlight some opportunities for further research for information extraction and question answering. We encourage new developments in NLP to enable analysis and review of legal cases to be done in a post-hoc, not predictive, manner.