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#80 #acl2020
summarized by : taichi_murayama
概要
裁判における判決文書の事件の内容について記述される事実文と被告人のリストを用いて，誰が主犯で誰が共犯なのかを当てるタスクを取り組んだ研究．
法律文書の事実文を物語として，被疑者を登場人物として捉え，これまで考慮されていなかった被疑者のbehavior semanticの情報をテキストから抽出し判定のモデルに組み込んだ．
新規性
被告人を物語の登場人物として解釈して，被疑者が含まれた文章をBid-LSTMとMatch-LSTMを用いて行動の意味を抽出し分類モデルに取り込んだ点．
他の特徴量としては既存の研究で用いられてきた統計的情報 (被告人の出現回数や被告人同士の関係)をモデルに取り込みランキング関数を学習する．
結果
実際の法律文書のデータセットを用いて，被告人の出現回数を用いたベースラインの手法と比較たところ，高い精度を達成．
分類モデル構築の際，特に被告人の行動を捉えたbehavior semanticや文書内の被告人の登場回数などの特徴が有用だとわかった．
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