要件に対する効果の生成を経由した法律分野の自然言語推論

われわれは，法律分野の文章の特性を利用した，法律分野における自然言語推論（NLI）は，前提根本的に異なるアプローチを提案する．まず，法律（法律）と仮説（法的問題に関する記述）の間の含文は要件と効果で構成される，という点に注目す意関係を予測するタスクである．一般的なNLIに対る．法律に関する仮説も，要件に対応する箇所（以する現在のstate-of-the-artである，事前学習済みの下，単に要件部という）と効果に対応する箇所（以言語モデルを用いた手法は，法律分野においてはそ下，単に効果部という）で構成される．人間が法律れほど有効でない．これは、前提と仮説の抽象度の文を現実の状況に適用する際には，1)事実に適合す違い，ならびに法律文の特殊性によるものと考えらる要件を法律文から選び，2)その効果を特定し，事れる．本研究では，法律文が，原則として要件と効実にあてはめて具体的な効果部を導出する，という果によって構成されるという特性に着目し，NLIの過程を辿る．そこでわれわれは，モデルの学習におタスクをより容易なサブタスクに分解することにいても，このように多段階の手順を踏むことで学習よってこの問題に対処し，既存手法を上回る性能をが容易になるという仮説を立てた．すなわち，タス得た．クを，1)仮説の要件部に対応する法律要件を特定，2)法律効果を仮説の設定にあてはめて，仮説が前提