We propose an approach for the structure controllable summarization of long legal opinions that considers the argument structure of the document. Our approach involves using predicted argument role information to guide the model in generating coherent summaries that follow a provided structure pattern. We demonstrate the effectiveness of our approach on a dataset of legal opinions and show that it outperforms several strong baselines with respect to ROUGE, BERTScore, and structure similarity.


翻译:我们提出一种面向长篇幅法律意见的结构可控摘要生成方法,该方法考虑了文档的论证结构。我们的方法利用预测的论元角色信息引导模型生成遵循给定结构模式的连贯摘要。在法律意见数据集上的实验表明,本方法在ROUGE、BERTScore和结构相似度指标上均优于多个强基线模型。

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