論文の概要: NESTLE: a No-Code Tool for Statistical Analysis of Legal Corpus
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.04146v2
- Date: Mon, 5 Feb 2024 23:28:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-07 20:28:42.602579
- Title: NESTLE: a No-Code Tool for Statistical Analysis of Legal Corpus
- Title（参考訳）: NESTLE: 法定コーパスの統計解析のためのノーコードツール
- Authors: Kyoungyeon Cho, Seungkum Han, Young Rok Choi, Wonseok Hwang
- Abstract要約: NESTLEは法定コーパスの大規模統計解析のためのノーコードツールである。
LLM(Large Language Model)と内部のカスタムエンド・ツー・エンドのIEシステムを利用する。
韓国のIEタスク15件とLexGLUEの法的テキスト分類タスク3件について,本システムを検証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.70133333709347
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The statistical analysis of large scale legal corpus can provide valuable
legal insights. For such analysis one needs to (1) select a subset of the
corpus using document retrieval tools, (2) structure text using information
extraction (IE) systems, and (3) visualize the data for the statistical
analysis. Each process demands either specialized tools or programming skills
whereas no comprehensive unified "no-code" tools have been available. Here we
provide NESTLE, a no-code tool for large-scale statistical analysis of legal
corpus. Powered by a Large Language Model (LLM) and the internal custom
end-to-end IE system, NESTLE can extract any type of information that has not
been predefined in the IE system opening up the possibility of unlimited
customizable statistical analysis of the corpus without writing a single line
of code. We validate our system on 15 Korean precedent IE tasks and 3 legal
text classification tasks from LexGLUE. The comprehensive experiments reveal
NESTLE can achieve GPT-4 comparable performance by training the internal IE
module with 4 human-labeled, and 192 LLM-labeled examples.
- Abstract（参考訳）: 大規模法人の統計分析は、貴重な法的洞察を与えることができる。
このような分析には,(1)文書検索ツールを用いてコーパスのサブセットを選択すること,(2)情報抽出システムを用いた構造テキストを選択すること,(3)統計解析のためのデータを視覚化することが必要である。
それぞれのプロセスは特別なツールかプログラミングスキルを必要とするが、統合された"ノーコード"ツールは提供されていない。
NESTLEは法定コーパスの大規模統計解析のためのノーコードツールである。
LLM(Large Language Model)と内部のカスタムエンド・ツー・エンドのIEシステムにより、NESTLEは、一行のコードを書かずに、コーパスの無制限にカスタマイズ可能な統計分析の可能性を開放するIEシステムで事前に定義されていないあらゆる種類の情報を抽出することができる。
韓国のIEタスク15件とLexGLUEの法的テキスト分類タスク3件について,本システムを検証した。
NESTLEは、内部IEモジュールを4つの人間ラベルと192個のLLMラベルの例でトレーニングすることで、GPT-4に匹敵する性能を達成することができる。
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