Training eines Swiss Long Legal BERT Modells
Wir werden juristische Texte in deutscher, französischer und italienischer Sprache scrapen, um ein Schweizer Long Legal BERT-Modell zu trainieren, das NLP-Aufgaben in der Schweizer Rechtsdomäne besser erfüllen kann.
Fiche signalétique
- Département responsable Gestion
- Institut(s) Institute for Public Sector Transformation
- Unité(s) de recherche Digital Sustainability Lab
- Organisation d'encouragement Autres
- Durée (prévue) 15.12.2021 - 31.12.2022
- Responsable du projet Prof. Dr. Matthias Stürmer
- Direction du projet Joël Niklaus
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Équipe du projet
Alperen Bektas
Veton Matoshi - Partenaire Schweizerisches Bundesgericht
Situation
Wir sehen eine klare Forschungslücke darin, dass BERT-Modelle, die lange mehrsprachige Texte verarbeiten können, derzeit noch zu wenig erforscht sind (Lücke 1). Außerdem gibt es unseres Wissens nach noch kein mehrsprachiges juristisches BERT-Modell (Lücke 2). Tay et al. 2020b stellen einen Benchmark für die Bewertung von BERT-ähnlichen Modellen vor, die lange Eingaben verarbeiten können, und kommen zu dem vorläufigen Schluss, dass BigBird Zaheer et al., 2020 die derzeit leistungsfähigste Variante ist.
Approche
Wir planen daher, ein BERT-ähnliches Modell (wahrscheinlich BigBird) auf mehrsprachige Langtexte vorzutrainieren, um die erste Forschungslücke zu schließen. Um die zweite Lücke zu schließen, planen wir, dieses Modell mit mehrsprachigen Rechtstexten weiter zu trainieren Gururangan et al., 2020 .
