LaCour!: Enabling Research on Argumentation in Hearings of the European Court of Human Rights

📄 arXiv: 2312.05061v4 📥 PDF

作者: Lena Held, Ivan Habernal

分类: cs.CL

发布日期: 2023-12-08 (更新: 2024-11-01)

🔗 代码/项目: HUGGINGFACE

💡 一句话要点

LaCour!: 构建欧洲人权法院听证辩论研究语料库，促进法律人工智能研究

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 欧洲人权法院 口头辩论 法律语料库 自然语言处理 法律人工智能

📋 核心要点

  1. 现有的欧洲人权法院判决数据缺乏口头听证记录，阻碍了对辩论过程和判决影响因素的深入研究。
  2. LaCour!项目旨在构建一个包含听证会记录、时间戳、角色和语言标注的多语种语料库，以支持相关研究。
  3. 初步实验表明，该语料库可用于探索听证会提问与法官不同意见之间的关联，具有潜在的应用价值。

📝 摘要（中文）

本文介绍了LaCour!，这是首个欧洲人权法院（ECHR）口头辩论文本语料库。由于ECHR的多语种口头听证会未被转录、结构化或进行发言者归属，导致许多法律研究问题无法解答。LaCour!填补了这一空白，它包含154场完整的听证会（超过267小时的视频素材，包含210万个token），涵盖英语、法语和其他法院语言，并链接到相应的最终判决文件。除了转录和部分手动校正的文本外，我们还提供了句子级时间戳和手动标注的角色及语言标签。我们通过初步实验展示了LaCour!在探索问题与不同意见之间的相互作用方面的应用。除了在法律自然语言处理中的应用外，我们希望法律专业的学生或其他感兴趣的人士也能将LaCour!作为学习资源，该资源可在https://huggingface.co/datasets/TrustHLT/LaCour 免费获取。

🔬 方法详解

问题定义：现有欧洲人权法院的研究主要依赖于最终判决书，缺乏对口头听证会辩论过程的分析。这使得研究人员难以理解辩论如何影响最终判决，以及哪些因素导致法官持有不同意见。缺乏结构化和标注的听证会记录是主要痛点。

核心思路：LaCour!的核心思路是构建一个包含欧洲人权法院听证会记录的语料库，并对其进行转录、结构化和标注。通过提供这些信息，研究人员可以更深入地了解辩论过程，并分析其对判决的影响。

技术框架：LaCour!的构建流程主要包括以下几个阶段：1) 从欧洲人权法院获取听证会视频；2) 对视频进行转录，生成文本记录；3) 对文本进行部分手动校正，以提高准确性；4) 添加句子级时间戳，将文本与视频同步；5) 手动标注每个句子的发言者角色和语言。最终，将所有数据整理成语料库，并提供多种格式供用户下载。

关键创新：LaCour!的主要创新在于它是首个欧洲人权法院口头辩论文本语料库。它不仅提供了听证会的文本记录，还包含了时间戳、角色和语言标注，这使得研究人员可以进行更细粒度的分析。此外，该语料库是多语种的，涵盖英语、法语和其他法院语言。

关键设计：该语料库包含154场完整的听证会，总计210万个token。文本转录主要依赖自动语音识别技术，然后进行人工校正以提高准确性。角色标注包括法官、申请人、被告等。语言标注用于区分不同语言的发言。语料库以多种格式提供，方便用户使用，例如JSON格式。

📊 实验亮点

论文通过初步实验展示了LaCour!语料库在探索听证会提问与法官不同意见之间的相互作用方面的应用。实验结果表明，该语料库可以用于识别与不同意见相关的关键问题，并分析其对法官决策的影响。虽然具体性能数据未提供，但该实验验证了LaCour!在法律研究中的潜力。

🎯 应用场景

LaCour!语料库可应用于法律自然语言处理、法律信息检索、法律论证挖掘等领域。它可以帮助研究人员分析辩论策略、识别关键论点、预测判决结果，并理解法官的决策过程。此外，该语料库还可以作为法律学生的学习资源，帮助他们了解欧洲人权法院的运作方式和辩论技巧。

📄 摘要（原文）

Why does an argument end up in the final court decision? Was it deliberated or questioned during the oral hearings? Was there something in the hearings that triggered a particular judge to write a dissenting opinion? Despite the availability of the final judgments of the European Court of Human Rights (ECHR), none of these legal research questions can currently be answered as the ECHR's multilingual oral hearings are not transcribed, structured, or speaker-attributed. We address this fundamental gap by presenting LaCour!, the first corpus of textual oral arguments of the ECHR, consisting of 154 full hearings (2.1 million tokens from over 267 hours of video footage) in English, French, and other court languages, each linked to the corresponding final judgment documents. In addition to the transcribed and partially manually corrected text from the video, we provide sentence-level timestamps and manually annotated role and language labels. We also showcase LaCour! in a set of preliminary experiments that explore the interplay between questions and dissenting opinions. Apart from the use cases in legal NLP, we hope that law students or other interested parties will also use LaCour! as a learning resource, as it is freely available in various formats at https://huggingface.co/datasets/TrustHLT/LaCour.