論文の概要: Comparative Analysis of Artificial Intelligence for Indian Legal
Question Answering (AILQA) Using Different Retrieval and QA Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14735v1
- Date: Tue, 26 Sep 2023 07:56:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-27 14:45:32.939696
- Title: Comparative Analysis of Artificial Intelligence for Indian Legal
Question Answering (AILQA) Using Different Retrieval and QA Models
- Title（参考訳）: 異なる検索モデルとQAモデルを用いたAILQA(Indian Legal Question Answering)における人工知能の比較分析
- Authors: Shubham Kumar Nigam, Shubham Kumar Mishra, Ayush Kumar Mishra, Noel
Shallum and Arnab Bhattacharya
- Abstract要約: 法的質問回答(QA)システムは、法律専門家が訴訟法文書と相互作用する方法に革命をもたらす可能性がある。
本稿では,インドの法体系における法的問題に答えるために,既存の人工知能モデルの比較分析を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.552993426200889
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Legal question-answering (QA) systems have the potential to revolutionize the
way legal professionals interact with case law documents. This paper conducts a
comparative analysis of existing artificial intelligence models for their
utility in answering legal questions within the Indian legal system,
specifically focusing on Indian Legal Question Answering (AILQA) and our study
investigates the efficacy of different retrieval and QA algorithms currently
available. Utilizing the OpenAI GPT model as a benchmark, along with query
prompts, our investigation shows that existing AILQA systems can automatically
interpret natural language queries from users and generate highly accurate
responses. This research is particularly focused on applications within the
Indian criminal justice domain, which has its own set of challenges due to its
complexity and resource constraints. In order to rigorously assess the
performance of these models, empirical evaluations are complemented by feedback
from practicing legal professionals, thereby offering a multifaceted view on
the capabilities and limitations of AI in the context of Indian legal
question-answering.
- Abstract（参考訳）: 法的質問回答(QA)システムは、法律専門家が訴訟法文書と相互作用する方法に革命をもたらす可能性がある。
本稿では,インド法制度における法的質問に答えるための既存の人工知能モデルの比較分析,特にインドの法的質問応答(ailqa)に着目し,現在利用可能なさまざまな検索アルゴリズムとqaアルゴリズムの有効性について検討する。
我々は,OpenAI GPTモデルをクエリプロンプトとともにベンチマークとして利用することにより,既存のAILQAシステムがユーザからの自然言語クエリを自動的に解釈し,高精度な応答を生成することができることを示す。
この研究は特に、複雑さと資源の制約のために独自の課題を持つインド刑事司法領域のアプリケーションに焦点を当てている。
これらのモデルの性能を厳密に評価するために、経験的評価は法律専門家からのフィードバックによって補完され、インドの法的質問応答の文脈におけるaiの能力と限界に関する多面的な見解を提供する。
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