JP6715838B2 - 文書内の潜在的重要事実を自動識別するシステム及び方法 - Google Patents
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Description
本出願は、2014年11月19日に出願された「文書内の潜在的重要事実を自動識別するシステム及び方法(Systems and Methods for Automatic Identification of Potential Material Facts in Documents)」という名称の米国仮特許出願第62/081,786号に対する優先権を主張するものであり、この文献はその全体が引用により本明細書に組み入れられる。
式中、x及びyは、データセット内の2つの訓練インスタンス(例えば、文書内の文)に対応する特徴ベクトルである。カーネル関数であるKは、2つのベクトル間の類似性を測定するx及びyの関数であり、従って基礎となる文同士が特徴セットに関してどれほど「近い」かの判断を行う。
情報利得=(親のエントロピー)−(子のエントロピーの加重平均)
ノードのエントロピー=−Sigma(i=1,n)(i)の確率*log2((i)の確率)
式中、P(H)は、訓練セットにおける仮説H(クラス)の基準(先験)確率である。この確率は、モデル構築中に新たな根拠E(訓練インスタンス)が見られると更新される。P(H|E)は、訓練インスタンスを所与とするクラスの事後確率である。
最初に、潜在的重要事実を識別する前に事実段落を識別する。システムは、分類器フレームワークを用いて法的意見内の事実段落、考察段落及び結果段落を識別する。分類のための入力特徴としては、以下の非限定的な特徴を使用することができる。
・意見内の%段落位置
・事件引用の数
・制定法引用の数
・過去時制動詞の数
・日付の出現数
・シェパードの信号語句の数
・現裁判所語句の数
・下級裁判所語句の数
・被告語句の数
・原告語句の数
・法的語句の数
実施例1で上述したように事実段落を認識したら、次のステップは、これらの段落内の重要事実を識別することである。段落は、たとえ事実段落として分類された場合でも、手続的事実、根拠となる事実など、及び場合によっては考察又は結果に関する文などの他のタイプの事実の文を含むことがある。この作業は、事実段落内の文の下位分類として行うことができる。文の分類は、重要事実の主体、関係及び対象の三つ組を抽出するというさらに大きな目的に役立つとともにこれらのオントロジを構築し、これらの文では、主語−動詞−目的語(SVO)の三つ組の抽出のみが可能である。
実行1−以下の特徴を含む。
・意見内の%段落位置
・制定法の引用数
・過去時制動詞の数
・日付の出現数
・シェパードの信号語句の数
・被告語句の数
・原告語句の数
・法的語句の数
・名字の数
・金銭的数量の数
・原告行為語句の数
・被告行為語句の数
・裁判所行為語句の数
実行2−実行1と同一であるが、文中の非重要事実単語の数をカウントした特徴を追加。この実行では、多くの非重要事実文を調べ、文中に頻繁に登場する、本発明者らが重要事実文での登場頻度が低いと思う単語を選定することによって非重要単語リストを手動で作成した。
実行3−実行1と同一であるが、入力文中の重要事実語句の数をカウントした特徴と、入力文中の非重要事実語句の数をカウントした特徴という2つの特徴を追加。この例では、重要又は非重要であると分かっている入力文のリスト上でカイ二乗アルゴリズムを実行することによって重要語句及び非重要語句のリストを計算した。
実行4−実行3と同一であるが、非重要語句リストを実行2で使用した手動作成リストに置換。(重要語句リストは依然として自動的に計算された)。
実行5−実行3と同一であるが、わずかに異なる入力セット及び重要事実特徴を除去。
・J48:デフォルトパラメータを用いて動作する決定木アルゴリズム
・NB:デフォルトパラメータを用いた単純ベイズアルゴリズム
・SMO−1:デフォルトパラメータを用いて動作するサポートベクターマシン(SVM)の実装
・SMO−2:デフォルトのPolyKernelの代わりにカーネル関数としてNormalizedPolyKernelを用いたSMO
・SMO−3:カーネルとしてRBFカーネル(ラジアルベーシック関数)を用いたSMO
スタッキング−1:複数の分類器から得られた結果を組み合わせるアンサンブル学習アルゴリズム。スタッキングでは、最初に複数の基本分類器を指定し、これらを入力セット上で個別に実行する。全ての基本分類器の結果及び入力セットを取り、各サンプルの最終分類を生成するコンバイナ分類器(メタ分類器)も指定する。スタッキング−1では、基本分類器としてSMO、J48及び単純ベイズ(デフォルトパラメータを全てが持つ)を使用し、デフォルトパラメータを用いたSMOをコンバイナ分類器として使用した。
スタッキング−2:ここでは、NormalizedPolyKernel、J48を用いたSMO、及びデフォルトパラメータを用いた単純ベイズを基本分類器として使用し、デフォルトパラメータを用いたSMOをコンバイナ分類器として使用した。
スタッキング−3:ここでは、NormalizedPolyKernel、J48を用いたSMO、及びデフォルトパラメータを用いた単純ベイズを基本分類器として使用し、ロジスティック回帰をコンバイナ分類器として使用した。
ルートノードは、4つのインスタンス(クラスAが2つ及びクラスBが2つ)を有する。
ルートのエントロピー=−2/4*log2(2/4)*log2(2/4)=1
ケース1:
特徴F1の2方向分割(F1=1、1=0)では2つの子が形成され、子1は3つのインスタンスを有し(クラスAが2つ及びクラスBが2つ)、子2はクラスBのインスタンスを1つ有する。
子1のエントロピー=−(1/3)log2(1/3)−(2/3)log2(2/3)=0.5284+0.39=0.9184。
子2のエントロピー=−(1/1)log2(1/1)=0。
情報利得=1−((3/4)*0.9184)−((1/4)*0)=0.3112
ケース2:
特徴F2の2方向分割(F1=1、F1=0)では2つの子が形成され、子1はクラスAのインスタンスを2つ有し、子2はクラスBのインスタンスを2つ有する。
子1のエントロピー=−(2/2)log2(2/2)=0。
子2のエントロピー=−(2/2)log2(2/2)=0。
情報利得=1−((2/4)*0)−((2/4)*0)=1
ケース3:
特徴F3の2方向分割(F3=1,F3=0)では2つの子が形成され、子1は2つのインスタンス(クラスA及びクラスBがそれぞれ1つ)を有する。子2は2つのインスタンス(クラスA及びクラスBがそれぞれ1つ)を有する。
子1のエントロピー=−(1/2)log2(1/2)−(1/2)log2(1/2)=1。
子2のエントロピー=−(1/2)log2(1/2)−(1/2)log2(1/2)=1。
情報利得=1−((2/4)*1)−((2/4)*1)=1−1=0
F2の分割(ケース2)は、情報利得が最も高いので、最も不確実性を低減する。この木は、過剰適合を抑えてあらゆる試験データと連動するように一般化するために、最小数の葉、ノードの信頼因子を保証することによって切り落とされる。ルートノードから葉への各経路は、見えざる試験データを分類するためのルールである。
以下は、学習中に構築された省略型決定木である。
決定木(出力例)
1000個の訓練文から、500個の文が潜在的重要事実文(MaterialFact)であると判断され、500個の文が以下の特徴を含む非重要事実文(NonMaterialFact)であると判断されたと仮定する。
新たな試験文を重要事実又は非重要事実として分類するには、その文のSignalWords、PastTenseVerbsの特徴の値を抽出し、各クラスにベイズの定理を適用して、最も確率の高いものを選択する。
ベイズの定理の記述では、P(H|E)=(P(E|H)*P(H))/P(E)となる。
P(E)、特徴の確率、事後確率P(MaterialFact|E)及びP(NonMaterialFact|E)に影響を与えるあらゆるHの一定値を等しく計算する必要はない。むしろ、これらの分子は、さらに高い値が選択された分子と比較することができる。
試験文に信号語が存在して過去時制動詞が存在しないと仮定すると、MaterialFact文又はNonMaterialFact文である確率は以下のように計算される。
P(MaterialFact|SignalWords有り,PastTenseVerb無し)
=P(SignalWords有り|MaterialFact)*P(PastTenseVerbs無し|MaterialFact)*P(MaterialFact)/P(E)
=(0.85*(1−0.70)*0.5)/P(E)
=0.1275/P(E)
P(NonMaterialFact|SignalWords有り,PastTenseVerb無し)
=P(SignalWords有り|NonMaterialFact)*P(PastTenseVerbs無し|NonMaterialFact)*P(NonMaterialFact)/P(E)
=(0.10*(1−0.20)*0.5)/P(E)
=0.0400/P(E)
分母が同じであるため分子を比較し、0.1275>>0.0400なので、この試験文は、MaterialFact文である可能性が高いものとして分類される。
例示的な法的考察表題−法的考察段落の前に存在し得る表題(全てではない)
Discussion 審議 Rule 規則
Issues 問題 Analysis 分析
例示的な非重要事実文(全てではない)
本件訴えとなった。
申し立てに関する審理後、第一審裁判所は、事前の不法侵入の原則が適用されるものとし、2011年8月29日に命令を下し、Gulf Oaksを勝訴とする略式判決を認めた。
3週間の審理後、陪審員は、告発された4つの訴因全てにおいてBoutが有罪であるとの評決を下し、2012年4月5日、Scheindlin裁判官は、訴因1、2及び4について180カ月の収監、訴因3について300カ月の収監という同時刑期を彼に言い渡した。
譲歩後、判決の争点は、(1)被告が2004年及び2005年にそれぞれ認められた$218,355及び$202,059を超える慈善寄付控除の資格が申立人にあるかどうか、(2)申立人が、米国個人所得税申告の様式第1040号に添付されたスケジュールEにおいて2004年及び2005年にそれぞれ追加所得及び追加損失を主張した非受動的な払い戻されていない$185,800及び$75,000の出費を立証したかどうか、[脚注]及び(3)申立人が、2004年及び2005年について、第6662(a)項における正確性関連加算税に対する責任を負うかどうかである。
地方裁判所は、Nicholsonにおいて論争中の事実と原告が提示した事実との間に有意な差異がないと認定した後に、LIAの損害賠償請求において被告に対する法的責任を評価するのに十分な因果関係はないと判示した。
第一審裁判所は、証言の最後に上訴人が有罪であると認定し、彼女に5年間の執行猶予を伴うテキサス州刑事司法部の州立刑務所での180日間の収監を言い渡し、$5,350の賠償支払を命令した
被告は、原告の主たる証明の最後に、FELAとLIAの両方の損害賠償請求に関する法律問題として、主にNicholsonを当てにして裁判申し立てを申請した。
しかしながら、前回同様に上訴人は退けられた。
参考までに、上訴内容は、電話消費者保護法(「TCPA」)に違反して送信されたとされるファクシミリに関する集団訴訟である[制定法引用]。
JPMorgan Chase社は、この行為を「非仲裁事件/抵当に基づく告知令状」として分類し、2011年9月30日に対物譲渡抵当受戻権喪失の訴えを申請した。ホプキンス夫人は、その数カ月後に回答を行った。ホプキンス夫人は、その回答において、事前のローン変更が全てJPMorgan Chase社によって無効にされたこと、現在彼女のローンが新たな変更の審査中であること、及びJPMorgan Chase社の代理人が、ローンの変更過程中に支払いを中止するように彼女に忠告していたことを主張した。[脚注]。
D&F社は、Circle S社が命令を拒否したとして訴えた。
弁護側は、2011年11月29日にSposatoに出廷する通知を提出した。
裁判所は、審理後に[事件引用]を引き合いに出し、Northernaireが建てられていないユニットに代わって投票できたと結論付け、申し立てを認めた。
この事件が提訴された時からFowler Whiteが特別弁護人として抱えられるまで、破産申立債権者は、申請前の調査中に取得したかなりの情報を管財人に提供し、(数百人に上る債務者の出資金詐欺の犠牲者の名前及び住所などの)債務者のスケジュールを準備するために必要な情報を取得する上で管財人を支援し、これらの破産手順がドイツで認識されるように申請書を準備して提出し、資産の回収に関する文書を管財人に提供し、負債者の仲間、銀行記録及び資産に関する情報を管財人に提供し、負債者の資産を調査することによって管財人を支援したと述べている。
その際、裁判所は、他の裁判所が建築的文脈における著作権侵害を評価するために信頼していた「さらに判断力の優れた観察者」に基づいて、Rubinの住居は原告の著作権を有する作品に「実質的に類似」していないと認めた。
WCJは、TRO違反に関し、被告が腰部椎間板切除術の支払いを行う必要はないと判決した。
その覚え書きの中で、USBは、1)原告の理事会が担保権執行行為の開始を決議せず、代わりに「標準的取り立て方針」に依拠しており、2)専門的経営者が標準的取り立て方針を採用する権限を持っていたかどうかについての事実に疑問があり、3)担保権執行行為の開始前には督促状が必要であるが、原告が作成した全ての督促状は、取り立て方針を採用する前の日付のものであり、さらにこれらの督促状は、取り立て方針又は適用可能な法廷要件のいずれにも準拠していないことを主張するために、ディスカバリー要求に対する原告の回答を信頼した。
これにより、Fannie Maeは、2012年5月15日から発生している利息と連帯してA&B及びBostwick夫人に対する$435,178.43の支払いを裁定され、財産の抵当権処分を命じられた。
Klingeberger裁判官は、2007年11月5日に免責を命じて[DE 1−2の1]2007年11月8日に結審した。
公判後、原告は、以前に提示した質問書に応えた供述書におけるRuble氏の確かな証言を得るために再裁判記録を開くように申し立てを申請した。
Legacyは、司法長官を通じて、反対請求を棄却するために[STATUTECITACION]の申し立てを申請し、州検査役は、第三者請求を棄却するために[STATUTECITACION]の申し立てを申請した。
MarkとKay Baldwinは、2012年5月21日に上訴を行った。
Hulsey氏は、その拒否を不服として上訴した。
抗告審判において、CJSは、(1)譲渡証書に記載された調査境界線の外側の土地(すなわち、紛争地域)の継続的、不断的、平和的、公共的かつ絶対的不法占有をHooperが30余年にわたって負担してきたと認めたこと、(2)CJS及びその肩書の前任者が、その肩書のみを持って提訴前の10年間にわたって係争地域を所有していなかったと認めたこと、(3)係争物から取り除かれた木に、木が存在していた不動産の価値、又はその材木としての価値とは別の価値があると認めたこと、(4)都市樹木管理者による「木の評価」に関する意見根拠の提供を許可したこと、及び(5)根拠となる販売文書を証拠に採用するという、LeSage被告に対するCJSの第三者請求を却下したことにおいて第一審裁判所が誤っていると主張する。
2012年8月15日に、Fullerに逮捕令状が出された最初の公判が開かれた。
2012年12月17日に、Toney−Dick原告が、市の被告に対して個人的に、同じ状況下の全ての他社に成り代わってこの提訴を行った。
2009年12月31日に、その部門は、本裁判所における一時的拘留の命令及び不履行陳情に対する申し立てを申請した。
2013年1月18日に、DiRienzoは、5つの新たな派生訴因を含む修正訴状(「告訴状」)を提出した。
2011年7月12日に、その部門は、Kevinのための改訂永続性計画の再考及び承認に対する申し立てを申請した。
2012年11月26日に、American Center for Law the Justiceは、裁判所の許可と共に、部門の棄却申し立てに反対する法廷助言書を提出した。
同日、原告は、自身のFAPに留まるための申し立ても申請した。
裁判所は、政府の反論について、被告の知識の究極的問題に関する専門家の意見をいずれの当事者も引き出そうとしない場合、弁護側の鑑定証人が医薬品販売事業者の手口に関して証言することを許可した。
Pamelaは上訴し、我々は覆した。
PETAは、上述した修正判決の文体では、弁護士報酬及び費用の支払い前に第7章申し立てにおける全ての無担保請求が支払われることが必要であり、この無担保請求の総額は、約$34,339.27のみになったこと、特別弁護人の成功報酬は、債権者への配分割合に基づいて計算すべきであること、特別弁護人は、地方裁判所の訴訟における債権者の以前の代理に起因して管財人の代理を除外する争いを行ったこと、地方裁判所の訴訟において特別弁護人が被った費用の返済が、$7,296.05の金額のPETAに対する地方裁判所の費用裁定に制限されたこと、及び最後に[STATUSCITATION]の下で計算した管財人の賠償金が、特別弁護人に支払われる金額を除いて無担保債権者に分配される金額の割合に制限されたことを主張した。
原告の和解請求が認められ、代理人は、原告をVACHSの連邦捜査局調停プログラムに再委託した(文書整理番号1、ページ2)。
原告は、2012年12月13日に2回目の修正訴状の提出を退けるように求める申し立てを申請した。
原告は、2013年9月9日に、彼女が「召喚状を同封した封筒の添付コピーによって証明されるように合衆国教育省に召喚状のコピーを郵送した」旨の、裁判所の命令に対する回答を提出した。
原告は、この訴因を2008年5月8日にオハイオ州北地区で提出した。
原告は、2013年6月11日にBeverly Olsenの供述録を取り上げ、2013年6月21日に供述調書の申請通知を提出した。
原告、Cora Songy、Melvin Bovie、Jannette LaGrange、Elizabeth Johnson、Oscar Bovie、Gene Bovie及びNatalie Millerは、セントジョンザバプテスト郡(「郡」)に対し、原告らの資産上に郡が道路又はその他の建造物を建築することを禁止するように求めて、2010年5月3日に差止条項と損害賠償のための申請書を提出した。
被告がDOTの下で受益権を所有していたものに関わらず、原告の所有権確認訴訟訴因は補正許可と共に却下される。
巡回裁判所は、この判決を支持した。
裁判所は、両親に対し、これから先彼らが共に生きることを選択するのであれば、共同生活を再開する前に、上述した家庭内暴力問題にしっかりと立ち向かい、これを治療的に解決する集中的な取り組みを行わなければならないと勧告する。
裁判所は、2013年3月21日に、「アリゾナ州チャンドラーのSunchine Heifer,LLCが2013年3月22日の金曜日の東部標準時午後4時30分までに$100,000の完全現物債を支払うという条件で」上訴を保留するというSunchineの申請を承諾する命令も行った。
裁判所は、「この命令に背いた場合、被告に関するこの訴訟は、さらなる通告又は審理を行わずに棄却される可能性がある」とも述べた。
裁判所は、州立裁判所が平行と考えられる十分に一致しないものに類似すると認めてコロラド川の不干渉の行使を拒否した。
裁判所は、Kevin.Hが裁判中に適切な治療を受けたという理由で2013年5月1日に差し止めによる救済を拒否した。
裁判所は、1934年法令第10(b)項の下で一次侵害を主張できない原告が第20(a)項の下で二次賠償請求について述べることはできないと判示した。
裁判所は、証拠とした文書を精査して、2009年12月31日に、裁判所(Maronich,J.)は、Kevinに代わって部門による一方的な一時的差し止め命令の申請を認め、2010年1月5日に、一時的拘留命令が合意によって認められ、被告の両親に対して改正された具体的予備手順が命じられ、2010年10月27日、裁判所(Sommer,J.)は、部門によるKevinの出生証明書を訂正するのに必要な措置を行うようにTracy Kに指示する命令の申し立てを認め、2011年1月3日、裁判所(Sommer,J.)は、Kevinの兄弟であるJezocalynne G(現在のJezocalynne M)に対する被告の母親であるTracy Kの親権を終了させ、2011年1月3日、裁判所(Sommer,J.)はKevinが見捨てられたと判決を下した、という司法告知を行った。
裁判所は、2010年11月に開始して2011年2月に終了したスラッシャーの主張に対するMandelの異議申し立てを審理した。
債務者は、2013年3月26日に任意の第7章申し立てを行った[文書整理番号1]。
部門は、201年9月22日にKevinに対する永続性計画の精査及び承認の申し立てを申請した。
地方裁判所は、2012年8月31日に聴聞を行い、Langford及び州から証拠を受け取った。
地方裁判所は、彼の申請を却下した。
地方裁判所は、その申請を却下して裁判の続行を許可した。
地方裁判所は、以下の様に認定した。
次の日、第一審裁判所は、Nationwide社、Vallozes社、Cummins社及びAllison Transmission社が申し立てた解雇申請を却下する命令を下した。
2013年5月3日に聴聞を継続し、2013年5月29日に議論を終わらせると結論付けた。
UCC−1書式の雑用ボックス10は、「Loan−Westmoore Huntley #21−$3,100,000.00」を提供する。UCC−1に添付される別紙Aには、担保の説明 現在取得されているか、今後取得されるかに関わらず後述する全ての資産(まとめて「担保」)が示されており、その中で、債務者は、あらゆる権利、資格、財産又は利子、及びこのような資産、対象物及び抵当権内の従属物及び抵当権に対する支払及びこの定着物登録の記録よりも前の資産に対して記録されたあらゆる信託証書の支払いをその全ての追加物及び相続物及びその代替物と共に現在有し、又は今後取得するとある(この別紙「A」では、「収益」という用語は、後述する資産又は収益が、自発的であるか、それとも非自発的であるかに関わらず、販売、収集、交換、又は別様に廃棄された時に受け取り可能な又は受け取られた全てのものを含み、これに関するあらゆる事例についての返還保険料を含む全ての支払権利を制限なく含む):1。
再審の申請は2011年8月9日に却下された。
当事者らは、2013年3月26日に調停会議に参加したが、問題は解決されなかった。
原告の請求は却下された。
提案された永続性計画は、親権及び養子縁組の終了であった。
第6巡回裁判所は、この意見を退けた。
第一審裁判所は、Huberが公判前に誠実な和解の試みを行わなかったと認めた後に、将来的損害に相当する裁定部分に審理前利息を含む、金額にして$830,774.66の審理前利息を裁定した。
第一審裁判所は、判決に対する郡の申し立てを認め、その判決について説明する通達書を発行した。
これらの2つの請求は、請求裁判日前に裁判所に提出された請求であった。
本件訴えとなった。
本裁判所は、[CASECITATION]において支持した。
本裁判所は、この供述が信頼性に欠け、母親による「極小化」の別の事例であると認めた。
これには、(a)[Royce home]の資本及び収益を[Royce home]の事業の推進に費やす権限、(b)[Royce home]が参加する権利を与えられたあらゆる事業又は取引に関するいずれかの組合協定、共有協定又は共同事業に参入する権限、(c)約束手形及びその他の有価証券又は非有価証券及び債務証書を起案し、作成し、実行し、発行し、このようにして借り入れた金額の支払いを確約し、[Royce home]の資産の全部又は一部を抵当に入れ、担保として差し出し、又は委託割り当てする権限、...、(h)[Royce home]の代わりにいずれかの人物、会社又は企業が金銭の支払又はいずれかの契約又は義務の履行を保証する権限、(i)[Royce home]の名において、及びこの代わりに訴え、訴えられ、告訴し、弁護し、及びジェネラルパートナーが望ましいと見なすようないずれかのイベントに関して合意、受領、公開及び免責を締結する権限、(m)合意、協定を締結し、実行し、履行し、[Royce home]の目的の達成に必要な、ふさわしい、又は付帯する他のいずれかの行為及び事項を行う権限、及び(n)制限されたパートナーの同意なく[Royce home]が資金を借り入れ、又は他の資本拠出を受け入れる権限を含んでいた。
Thrasherは、2012年3月22日に全ての裁判所での略式判決を求める申し立てを申請した。
我々は、以下の勝訴当事者に最も有利な観点で根拠を見て、そこから公平に推論できる全ての妥当な推論を認める。
人物Bが人物Aからカードを取り上げてそのクレジットを浪費した場合、クレジットカード会社が人物Bとこのような契約を結んでいなかったという理由で被害者はクレジットカード会社になり得る。人物Bは、実際には人物Aに発行されたクレジットカード会社のクレジットを消費する権限を自分が持っているフリをしていた。或いは、人物Bが実際に人物Aであるという了解の下で商品を引き渡した販売業者から人物Bが価値のあるアイテムを取得し、クレジットカード発行業者が、人物Aとの間に販売業者を保護する与信契約書を持っていたという理由で、商品の販売業者が被害者にもなり得る。
彼女は、UAW−GM CHRの評議員会が各組織からの等しい数の代理人で構成されていたと主張した。
HGCは、コネチカットスポーツシュータ、並びにMichael Crister及びMichael Burek(まとめて「CSS被告」)が、その日に射撃競技会を企画運営し、競技会の射程圏及び安全性を確立する責任があったと主張した。
上訴人は、行政官に話し掛ける機会を拒否され、破棄される資産の写真を撮影する要求も拒否されたと主張する。
Rosalesは、負傷した日からの永久全身障害(PTD)の請求書を提出した。
Jacksonの弁護士は、[CASECITATION]に従う弁論趣意書を提出した(A18)(ミス2005)。
本裁判所は、記録を注意深く検討し、以下に示す理由で、検査官の決定は覆されるべきであり、この意見に矛盾しないさらなる手続きを差し戻すべきであると認めた。
上訴の保留中、管財人及びPETAは和解協定に入って双方の間の全ての問題を解決した(「和解協定」)。
そこで、Scottは、規制薬物を流通目的で所有していたとの罪状を認め、彼に対する他の3つの告訴は棄却された。
当事者の意見を再検討した後、第一審裁判所は、上訴人の略式判決申し立てを却下して被上訴人の略式判決申し立てを認めた。
P7 Thiedeは、[STATUTECITATION]の下で、「人がアンダーサブ(under sub)で[呼気]検査を拒否した場合」について述べる運営権無効の意向通知を直ちに準備した。
上訴人は、第一審裁判所が却下した無罪判決の[STATUTECITATION]を要求した。
Fowlkes裁判官は、Gunnが事務室内に入るのを尾行した後に彼女を法廷侮辱罪にすると脅したとの命令を繰り返した。
理事会は、1970年5月及び1971年3月のRO判決を取り巻く事実を考察して、Hulsey氏がこれらの判決を不服として上訴せずに確定したと認めた。
第11.2.1項には、医療行為許可の縮小、保留、取り消し、制約又は不履行、再任の拒否及び任命の拒否を含む不利な判決及び推奨の範囲が明確に定められている。
Gravitasは、トラックとトラック内設備の有効な担保権の存在を立証するとする様々な文書を添付する請求を後で修正した。
従って、2006年12月15日に、Hooperは、CJS、Blunt氏、Cantu氏、及びウィステリアレイクスの分譲地に対して分譲地の開発を中止する旨の[ページ4]の差し止め命令を提出した。
Sadlerは、2009年4月に、Nancyが自分の車を自宅のガレージに入れようとしたと主張した。
Carlson弁護士は、BrownとMantellが互いに支え合い、彼女は当事者が合意に至らなかった場合にMantellがBrownの証人になることを期待していると被告に知らせた。
310 訓練
315 認識
320 知識ベース
Claims (20)
- 電子リポジトリから取得された電子法定文書における潜在的重要事実文を識別するシステムであって、
処理装置と、
前記処理装置と通信する非一時的プロセッサ可読記憶媒体と、
を備え、前記非一時的プロセッサ可読記憶媒体は、1又は2以上のプログラム命令を含み、該1又は2以上のプログラム命令は、実行時に前記処理装置に、
リポジトリから電子法定文書を取得し、
前記電子法定文書における1又は2以上の段落に関連する表題、及び前記段落の1又は2以上の特徴の少なくとも一方に基づいて前記法定文書におけるテキストを解析して、前記段落の各段落が、事実段落、考察段落又は結果段落のいずれであるかを判断し、
前記1又は2以上の段落のうちの事実段落である各段落について、
前記事実段落における1又は2以上の文の各文を抽出し、
訓練された文分類器に、前記1又は2以上の文の各文の1又は2以上の特徴に基づいて、前記文が潜在的重要事実文であるか、それとも非重要事実文であるかを判断するように指示することであって、前記重要事実文とは、前記電子法定文書の特定のトピックに密接な関係がある事実であり、前記潜在的重要事実文を判断することは、文が重要事実を潜在的に有するという決定を含み、前記非重要事実文を判断することは、文が重要事実文を有しないという決定を含み、
前記判断に基づいて、前記1又は2以上の文から1又は2以上の潜在的重要事実文を識別し、
1以上の前記潜在的重要事実文を外部装置に提供する、 ことを行わせる、
ことを特徴とするシステム。 - 前記文の前記1又は2以上の特徴は、名詞句の数、動詞句の数、日付の数、タイムスタンプの数、金銭的値の数、下級裁判所行為の数、現裁判所行為の数、原告行為の数、法的語句の数、法的概念の数、非重要事実単語の数及び非重要事実語句の数から成る群から選択される、
請求項1に記載のシステム。 - 前記訓練された文分類器は、前記1又は2以上の文の各文に対して自然言語解析器を実行して前記文の前記1又は2以上の特徴を決定することにより、前記1又は2以上の文の各文が潜在的重要事実文であるか、それとも非重要事実文であるかを判断する、
請求項1に記載のシステム。 - 前記訓練された文分類器は、サポートベクターマシンアルゴリズムによって訓練データから生成された訓練モデルに基づいて前記1又は2以上の特徴にスコア付けすることにより、前記1又は2以上の文の各文が潜在的重要事実文であるか、それとも非重要事実文であるかを判断する、
請求項1に記載のシステム。 - 前記訓練された文分類器は、決定木アルゴリズムによって訓練データから生成された訓練モデルに基づいて前記1又は2以上の特徴にスコア付けすることにより、前記1又は2以上の文の各文が潜在的重要事実文であるか、それとも非重要事実文であるかを判断する、
請求項1に記載のシステム。 - 前記訓練された文分類器は、単純ベイズアルゴリズムによって訓練データから生成された訓練モデルに基づいて前記1又は2以上の特徴にスコア付けすることにより、前記1又は2以上の文の各文が潜在的重要事実文であるか、それとも非重要事実文であるかを判断する、
請求項1に記載のシステム。 - 前記訓練された文分類器は、分類器アルゴリズムのスタッキングコミティーによって訓練データ及び1又は2以上の基本分類器から出力されたデータから生成された訓練モデルに基づいて1又は2以上の特徴にスコア付けすることにより、前記1又は2以上の文の各文が潜在的重要事実文であるか、それとも非重要事実文であるかを判断する、
請求項1に記載のシステム。 - 前記表題は、事実表題、考察表題又は結果表題である、
請求項1に記載のシステム。 - 前記段落の前記1又は2以上の特徴は、段落の位置、事件の数、制定法の数、過去時制動詞の数、現裁判所単語の数、下級裁判所単語の数、法的語句の数、被告単語の数、原告単語の数、日付の数、信号語の数及び脚注の数から成る群から選択される、
請求項1に記載のシステム。 - 電子リポジトリから取得された電子法定文書における潜在的重要事実文を識別する方法であって、
処理装置によって、リポジトリから電子法定文書を取得するステップと、
前記処理装置によって、前記電子法定文書における1又は2以上の段落に関連する表題、及び前記段落の1又は2以上の特徴の少なくとも一方に基づいて前記法定文書におけるテキストを解析して、前記段落の各段落が、事実段落、考察段落又は結果段落のいずれであるかを判断するステップと、
前記1又は2以上の段落のうちの事実段落である各段落について、
前記処理装置によって、前記事実段落における1又は2以上の文の各文を抽出するステップと、
前記処理装置によって、訓練された文分類器に、前記1又は2以上の文の各文の1又は2以上の特徴に基づいて、前記文が潜在的重要事実文であるか、それとも非重要事実文であるかを判断するように指示するステップであって、前記重要事実文とは、前記電子法定文書の特定のトピックに密接な関係がある事実であり、前記潜在的重要事実文を判断することは、文が重要事実を潜在的に有するという決定を含み、前記非重要事実文を判断することは、文が重要事実文を有しないという決定を含む、当該ステップと、
前記処理装置によって、前記判断に基づいて、前記1又は2以上の文から1又は2以上の潜在的重要事実文を識別するステップと、
1以上の前記潜在的重要事実文を外部装置に提供するステップと、
を含むことを特徴とする方法。 - 前記文の前記1又は2以上の特徴は、名詞句の数、動詞句の数、日付の数、タイムスタンプの数、金銭的値の数、下級裁判所行為の数、現裁判所行為の数、原告行為の数、法的語句の数、法的概念の数、非重要事実単語の数及び非重要事実語句の数から成る群から選択される、
請求項10に記載の方法。 - 前記訓練された文分類器は、前記1又は2以上の文の各文に対して自然言語解析器を実行して前記文の前記1又は2以上の特徴を決定することにより、前記1又は2以上の文の各文が潜在的重要事実文であるか、それとも非重要事実文であるかを判断する、
請求項10に記載の方法。 - 前記訓練された文分類器は、サポートベクターマシンアルゴリズムによって訓練データから生成された訓練モデルに基づいて前記1又は2以上の特徴にスコア付けすることにより、前記1又は2以上の文の各文が潜在的重要事実文であるか、それとも非重要事実文であるかを判断する、
請求項10に記載の方法。 - 前記訓練された文分類器は、決定木アルゴリズムによって訓練データから生成された訓練モデルに基づいて前記1又は2以上の特徴にスコア付けすることにより、前記1又は2以上の文の各文が潜在的重要事実文であるか、それとも非重要事実文であるかを判断する、
請求項10に記載の方法。 - 前記訓練された文分類器は、単純ベイズアルゴリズムによって訓練データから生成された訓練モデルに基づいて前記1又は2以上の特徴にスコア付けすることにより、前記1又は2以上の文の各文が潜在的重要事実文であるか、それとも非重要事実文であるかを判断する、
請求項10に記載の方法。 - 前記訓練された文分類器は、分類器アルゴリズムのスタッキングコミティーによって訓練データ及び1又は2以上の基本分類器から出力されたデータから生成された訓練モデルに基づいて1又は2以上の特徴にスコア付けすることにより、前記1又は2以上の文の各文が潜在的重要事実文であるか、それとも非重要事実文であるかを判断する、
請求項10に記載の方法。 - 前記表題は、事実表題、考察表題又は結果表題である、
請求項10に記載の方法。 - 前記段落の前記1又は2以上の特徴は、段落の位置、事件の数、制定法の数、過去時制動詞の数、現裁判所単語の数、下級裁判所単語の数、法的語句の数、被告単語の数、原告単語の数、日付の数、信号語の数及び脚注の数から成る群から選択される、
請求項10に記載の方法。 - 電子リポジトリから取得された電子法定文書における潜在的重要事実文を識別する方法であって、
処理装置によって、リポジトリから電子法定文書を取得するステップと、
前記処理装置によって、前記電子法定文書における1又は2以上の段落に関連する表題、及び前記段落の1又は2以上の特徴の少なくとも一方に基づいて前記法定文書におけるテキストを解析して、前記段落の各段落が、事実段落、考察段落又は結果段落のいずれであるかを判断するステップと、
前記1又は2以上の段落のうちの事実段落である各段落について、
前記処理装置によって、前記事実段落における1又は2以上の文の各文を抽出するステップと、
前記処理装置によって、前記事実段落における前記1又は2以上の文の各文を解析して名詞句の数及び動詞句の数を求めるように自然言語解析器に指示するステップと、
前記処理装置によって、前記1又は2以上の文の各文から、日付の数、タイプスタンプの数、金銭的値の数、下級裁判所行為の数、現裁判所行為の数、原告行為の数、被告行為の数、法的語句の数、法的概念の数、非重要事実単語の数及び非重要事実語句の数から選択された1又は2以上の特徴を抽出するステップと、
前記処理装置によって、前記名詞句の数、前記動詞句の数及び前記1又は2以上の特徴に基づいて前記1又は2以上の文の各文にスコア付けするステップと、
前記処理装置によって、前記スコア付けに基づいて、前記1又は2以上の文の各文が潜在的重要事実文であるか、それとも非重要事実文であるかを判断するステップであって、前記重要事実文とは、前記電子法定文書の特定のトピックに密接な関係がある事実であり、前記潜在的重要事実文を判断することは、文が重要事実を潜在的に有するという決定を含み、前記非重要事実文を判断することは、文が重要事実文を有しないという決定を含む、当該ステップと、
1以上の前記潜在的重要事実文を外部装置に提供するステップと、
を含むことを特徴とする方法。 - 前記スコア付けは、1又は2以上の基本分類器によって訓練データから生成された訓練モデルに基づいて前記1又は2以上の文の各文にスコア付けするステップを含む、
請求項19に記載の方法。
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CN111814018A (zh) * | 2019-04-10 | 2020-10-23 | 蓝海系统株式会社 | 记录管理系统和装置、文档审批和制作装置及方法、记录介质 |
US11501233B2 (en) * | 2019-05-21 | 2022-11-15 | Hcl Technologies Limited | System and method to perform control testing to mitigate risks in an organization |
US11487942B1 (en) * | 2019-06-11 | 2022-11-01 | Amazon Technologies, Inc. | Service architecture for entity and relationship detection in unstructured text |
US20200394553A1 (en) * | 2019-06-13 | 2020-12-17 | International Business Machines Corporation | Predicting functional tags of semantic role labeling |
CN110309384B (zh) * | 2019-07-08 | 2021-07-16 | 南京楚卿电子科技有限公司 | 一种利用日期进行专利文件分类的管理方法 |
CN110472231B (zh) * | 2019-07-11 | 2023-05-12 | 创新先进技术有限公司 | 一种识别法律文书案由的方法和装置 |
US11144719B2 (en) * | 2019-11-27 | 2021-10-12 | International Business Machines Corporation | System and method for argument retrieval |
US11556579B1 (en) | 2019-12-13 | 2023-01-17 | Amazon Technologies, Inc. | Service architecture for ontology linking of unstructured text |
CN111222314B (zh) * | 2020-01-03 | 2021-12-21 | 北大方正集团有限公司 | 版式文档的比对方法、装置、设备及存储介质 |
US11392774B2 (en) | 2020-02-10 | 2022-07-19 | International Business Machines Corporation | Extracting relevant sentences from text corpus |
US11556873B2 (en) * | 2020-04-01 | 2023-01-17 | Bank Of America Corporation | Cognitive automation based compliance management system |
US20210406758A1 (en) * | 2020-06-24 | 2021-12-30 | Surveymonkey Inc. | Double-barreled question predictor and correction |
CN111784505A (zh) * | 2020-06-30 | 2020-10-16 | 鼎富智能科技有限公司 | 一种借贷纠纷判决书提取方法及装置 |
CN111798344B (zh) * | 2020-07-01 | 2023-09-22 | 北京金堤科技有限公司 | 主体名称确定方法和装置、电子设备和存储介质 |
EP3964978A1 (en) * | 2020-09-02 | 2022-03-09 | Tata Consultancy Services Limited | Method and system for retrieval of prior court cases using witness testimonies |
CN112950414B (zh) * | 2021-02-25 | 2023-04-18 | 华东师范大学 | 一种基于解耦法律要素的法律文本表示方法 |
CN113609840B (zh) * | 2021-08-25 | 2023-06-16 | 西华大学 | 一种汉语法律判决摘要生成方法及系统 |
CN113762474A (zh) * | 2021-08-26 | 2021-12-07 | 厦门大学 | 自适应主题的故事结尾生成方法、存储介质 |
US11823592B2 (en) * | 2021-08-31 | 2023-11-21 | Accenture Global Solutions Limited | Virtual agent conducting interactive testing |
US12086172B2 (en) * | 2021-10-13 | 2024-09-10 | Dell Products L.P. | Determining named entities associated with aspect terms extracted from documents having unstructured text data |
CN114707501A (zh) * | 2022-04-24 | 2022-07-05 | 上海辉明软件有限公司 | 医学影像报告不合法词概率统计方法、装置及存储介质 |
CN115470871B (zh) * | 2022-11-02 | 2023-02-17 | 江苏鸿程大数据技术与应用研究院有限公司 | 基于命名实体识别与关系抽取模型的政策匹配方法及系统 |
KR102615420B1 (ko) * | 2022-11-16 | 2023-12-19 | 에이치엠컴퍼니 주식회사 | 인공지능 기반의 법률 문서에 대한 자동 분석 장치 |
Family Cites Families (40)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5819248A (en) | 1990-12-31 | 1998-10-06 | Kegan; Daniel L. | Persuasion organizer and calculator |
US5488725A (en) | 1991-10-08 | 1996-01-30 | West Publishing Company | System of document representation retrieval by successive iterated probability sampling |
US5265065A (en) | 1991-10-08 | 1993-11-23 | West Publishing Company | Method and apparatus for information retrieval from a database by replacing domain specific stemmed phases in a natural language to create a search query |
US6055531A (en) | 1993-03-24 | 2000-04-25 | Engate Incorporated | Down-line transcription system having context sensitive searching capability |
US5544352A (en) | 1993-06-14 | 1996-08-06 | Libertech, Inc. | Method and apparatus for indexing, searching and displaying data |
US5692176A (en) | 1993-11-22 | 1997-11-25 | Reed Elsevier Inc. | Associative text search and retrieval system |
US5850490A (en) | 1993-12-22 | 1998-12-15 | Xerox Corporation | Analyzing an image of a document using alternative positionings of a class of segments |
US5720003A (en) | 1994-10-27 | 1998-02-17 | Lucent Technologies Inc. | Method and apparatus for determining the accuracy limit of a learning machine for predicting path performance degradation in a communications network |
US5918240A (en) | 1995-06-28 | 1999-06-29 | Xerox Corporation | Automatic method of extracting summarization using feature probabilities |
US5778155A (en) | 1995-10-10 | 1998-07-07 | Hewlett-Packard Company | Method and apparatus for selecting among competing facts to achieve the desired calculation |
US5819260A (en) | 1996-01-22 | 1998-10-06 | Lexis-Nexis | Phrase recognition method and apparatus |
EP0979464A4 (en) | 1996-06-11 | 2005-04-06 | Yeong Kuang Oon | ITERACTIVE PROBLEM SOLUTION PROCESS |
DE19737939A1 (de) | 1997-08-30 | 1999-03-04 | Steiner Ralf Dr | Verfahren und Datenstruktur zur rechnergestützten Verwaltung von Entwicklungen |
JP3652086B2 (ja) * | 1997-10-22 | 2005-05-25 | 株式会社日立製作所 | 速読支援装置 |
US6289342B1 (en) | 1998-01-05 | 2001-09-11 | Nec Research Institute, Inc. | Autonomous citation indexing and literature browsing using citation context |
US6192360B1 (en) | 1998-06-23 | 2001-02-20 | Microsoft Corporation | Methods and apparatus for classifying text and for building a text classifier |
US7778954B2 (en) | 1998-07-21 | 2010-08-17 | West Publishing Corporation | Systems, methods, and software for presenting legal case histories |
US6167369A (en) | 1998-12-23 | 2000-12-26 | Xerox Company | Automatic language identification using both N-gram and word information |
EP1236175A4 (en) | 1999-08-06 | 2006-07-12 | Lexis Nexis | SYSTEM AND METHOD FOR CLASSIFYING LEGAL CONCEPTS USING A LEGAL TOPIC SCHEME |
US6772149B1 (en) * | 1999-09-23 | 2004-08-03 | Lexis-Nexis Group | System and method for identifying facts and legal discussion in court case law documents |
US20040122709A1 (en) | 2002-12-18 | 2004-06-24 | Avinash Gopal B. | Medical procedure prioritization system and method utilizing integrated knowledge base |
US8095544B2 (en) | 2003-05-30 | 2012-01-10 | Dictaphone Corporation | Method, system, and apparatus for validation |
US7610313B2 (en) | 2003-07-25 | 2009-10-27 | Attenex Corporation | System and method for performing efficient document scoring and clustering |
CN1707487A (zh) * | 2004-06-09 | 2005-12-14 | 袁玉宇 | 法律信息智能分析、处理方法和系统 |
US7567895B2 (en) | 2004-08-31 | 2009-07-28 | Microsoft Corporation | Method and system for prioritizing communications based on sentence classifications |
JP2007004756A (ja) * | 2005-06-27 | 2007-01-11 | Kikuo Akagane | 判例自動検索 |
US9177050B2 (en) * | 2005-10-04 | 2015-11-03 | Thomson Reuters Global Resources | Systems, methods, and interfaces for extending legal search results |
US7668791B2 (en) | 2006-07-31 | 2010-02-23 | Microsoft Corporation | Distinguishing facts from opinions using a multi-stage approach |
EP2182451A1 (en) | 2008-10-29 | 2010-05-05 | Nederlandse Organisatie voor toegepast- natuurwetenschappelijk onderzoek TNO | Electronic document classification apparatus |
JP5346841B2 (ja) * | 2010-02-22 | 2013-11-20 | 株式会社野村総合研究所 | 文書分類システムおよび文書分類プログラムならびに文書分類方法 |
US8423482B2 (en) | 2010-03-16 | 2013-04-16 | Harvey L. Gansner | Automated legal evaluation using a decision tree over a communications network |
US11386510B2 (en) * | 2010-08-05 | 2022-07-12 | Thomson Reuters Enterprise Centre Gmbh | Method and system for integrating web-based systems with local document processing applications |
CN103221915B (zh) | 2010-09-24 | 2017-02-08 | 国际商业机器公司 | 在开域类型强制中使用本体信息 |
US8990065B2 (en) | 2011-01-11 | 2015-03-24 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Automatic story summarization from clustered messages |
US9400778B2 (en) * | 2011-02-01 | 2016-07-26 | Accenture Global Services Limited | System for identifying textual relationships |
US8788443B2 (en) | 2011-12-23 | 2014-07-22 | Sap Ag | Automated observational decision tree classifier |
US20130246017A1 (en) | 2012-03-14 | 2013-09-19 | Microsoft Corporation | Computing parameters of a predictive model |
EP2639749B1 (en) * | 2012-03-15 | 2016-11-16 | cortical.io GmbH | Methods, apparatus and products for semantic processing of text |
US20130297540A1 (en) | 2012-05-01 | 2013-11-07 | Robert Hickok | Systems, methods and computer-readable media for generating judicial prediction information |
US9817810B2 (en) | 2012-11-07 | 2017-11-14 | International Business Machines Corporation | SVO-based taxonomy-driven text analytics |
-
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