論文の概要: Unlocking Practical Applications in Legal Domain: Evaluation of GPT for
Zero-Shot Semantic Annotation of Legal Texts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04417v1
- Date: Mon, 8 May 2023 01:55:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-09 16:05:26.792097
- Title: Unlocking Practical Applications in Legal Domain: Evaluation of GPT for
Zero-Shot Semantic Annotation of Legal Texts
- Title（参考訳）: 法律領域における実践的応用の解錠:法文のゼロショット意味アノテーションのためのGPTの評価
- Authors: Jaromir Savelka
- Abstract要約: 我々は、短いテキストスニペットのセマンティックアノテーションを実行するための、最先端の生成事前学習トランスフォーマ(GPT)モデルの有効性を評価する。
その結果、GPTモデルは様々な種類の文書のゼロショット設定において驚くほどよく機能することがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We evaluated the capability of a state-of-the-art generative pre-trained
transformer (GPT) model to perform semantic annotation of short text snippets
(one to few sentences) coming from legal documents of various types.
Discussions of potential uses (e.g., document drafting, summarization) of this
emerging technology in legal domain have intensified, but to date there has not
been a rigorous analysis of these large language models' (LLM) capacity in
sentence-level semantic annotation of legal texts in zero-shot learning
settings. Yet, this particular type of use could unlock many practical
applications (e.g., in contract review) and research opportunities (e.g., in
empirical legal studies). We fill the gap with this study. We examined if and
how successfully the model can semantically annotate small batches of short
text snippets (10-50) based exclusively on concise definitions of the semantic
types. We found that the GPT model performs surprisingly well in zero-shot
settings on diverse types of documents (F1=.73 on a task involving court
opinions, .86 for contracts, and .54 for statutes and regulations). These
findings can be leveraged by legal scholars and practicing lawyers alike to
guide their decisions in integrating LLMs in wide range of workflows involving
semantic annotation of legal texts.
- Abstract（参考訳）: 各種の法律文書から得られた短いテキストスニペット(1文から数文)のセマンティックアノテーションを実行するための,最先端の生成事前学習トランスフォーマ(GPT)モデルの有効性を評価した。
法律分野におけるこの新興技術の潜在的利用(文書起草、要約など)に関する議論は激化しているが、ゼロショット学習環境における法文の文レベル意味論におけるこれらの大きな言語モデル(LLM)の能力について厳密な分析は行われていない。
しかし、この種の用途は、多くの実用的応用(契約審査など)と研究機会(実証法的研究など)を解き放つ可能性がある。
私たちはこの研究でギャップを埋める。
意味型の簡潔な定義に基づいて,短いテキストスニペット(10～50)の小さなバッチを意味的に注釈できるかどうかを検討した。
その結果, GPTモデルは, 各種文書のゼロショット設定において, 驚くほど良好に機能することが判明した(裁判所の意見を含む作業ではF1=.73, 契約では.86, 法令及び規則では.54)。
これらの知見は法学者や弁護士にも活用でき、法的テキストの意味的アノテーションを含む幅広いワークフローにLLMを統合する決定を導くことができる。
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