多言語での判例事実概要からの法的関係性のグラフ可視化

裁判官による判決作成では，争点の事実に関連する法律を解釈し事実を当てはめて結論を導く．他方モデルによる判例予測では，法律領域の精度向上とAIの信頼性観点での推論過程の明確化が課題である．本研究では，どのように法律解釈を行ったかを可視化し，モデルが法律解釈を学習することでドメイン知識を向上させるため，EU法判例を用いて判例内の事実の法的関連性のグラフ生成タスクであるLegalVizを提案する．更に，グラフ構造と法律内容の双方を考慮したグラフ可視化評価を行うため評価手法を提案する．実験では，学習したモデルがFew-shot設定のGPTモデルの性能を上回ることから提案データセットの有効性を示した．