기존 연구는 특정 민사상 원인(ex. 이혼 분쟁)에 국한되어있고 원고의 사실 기재와 변론을 사용하여 판결 예측을 하는데, 실제로는 다양한 원인이 있고, 복잡한 법정 필수 요소들로 인해 어려움을 겪고 있다.
→ CCJP를 multi-task learning problem 으로 공식화 + 실제 사법 과정을 탐색해서 법적 필수 요소 분석 → 판결 예측
⇒ 필수 요소의 재판 모드인 CPEE를 중심으로 CCJP 방법을 제안
구체적으로 보면,
민사소송에 필요한 세 가지 작업(민사 원인, 법조항, 각 변론에 대한 최종 판결 에 대한 예측)을 구성하고, 중간 작업의 결과를 활용하여 판결 예측 → 법정 사례에 대해 이해도 높은 연구를 구축한다.
어느 쪽에 관련된 사례인지 예측하고, 이와 관련된 law article 찾아서 최종 판결 예측을 도움.
기존 데이터셋은 충분한 정보 제공 못하기 때문에 법적 필수 정보 들어가 있는 CCJP 데이터셋 만들거다.
기존 연구 : universality & integrity (보편성, 무결성) of CCJP 실패함.
→ 이걸 극복하기 위해 2가지 과제
대부분 기존 연구는 특정 civil case 에 집중한다.
한 분야 당 한 모델이라고 한다면 매 재판마다 적정 모델을 찾아야 하는 번거로움+비현실적. cause 간의 관계도 복잡함.
중국에서는 4 Level 계층 구조가 있다.
top 계층 : general → bottom 계층 : specific