論文の概要: Legal Question-Answering in the Indian Context: Efficacy, Challenges,
and Potential of Modern AI Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14735v2
- Date: Mon, 16 Oct 2023 04:40:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-17 22:43:52.720785
- Title: Legal Question-Answering in the Indian Context: Efficacy, Challenges,
and Potential of Modern AI Models
- Title（参考訳）: インドにおける法的質問応答--現代のaiモデルの有効性、課題、可能性
- Authors: Shubham Kumar Nigam, Shubham Kumar Mishra, Ayush Kumar Mishra, Noel
Shallum and Arnab Bhattacharya
- Abstract要約: 法的なQAプラットフォームは、法の専門家が法学的な文書を扱う方法を変えることを約束する。
本論文では,OpenAI GPTモデルを基準点として,検索とQA機構の配列をゼロとする。
本研究の根拠は、その複雑な性質と関連する論理的制約によって区別される、インドの刑事法的な景観と結びついている。
- 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 QA platforms bear the promise to metamorphose the manner in which legal
experts engage with jurisprudential documents. In this exposition, we embark on
a comparative exploration of contemporary AI frameworks, gauging their
adeptness in catering to the unique demands of the Indian legal milieu, with a
keen emphasis on Indian Legal Question Answering (AILQA). Our discourse zeroes
in on an array of retrieval and QA mechanisms, positioning the OpenAI GPT model
as a reference point. The findings underscore the proficiency of prevailing
AILQA paradigms in decoding natural language prompts and churning out precise
responses. The ambit of this study is tethered to the Indian criminal legal
landscape, distinguished by its intricate nature and associated logistical
constraints. To ensure a holistic evaluation, we juxtapose empirical metrics
with insights garnered from seasoned legal practitioners, thereby painting a
comprehensive picture of AI's potential and challenges within the realm of
Indian legal QA.
- Abstract（参考訳）: 法的なQAプラットフォームは、法の専門家が法学的な文書を扱う方法を変えることを約束する。
この展示会で私たちは、現代のaiフレームワークの比較調査に着手し、インドの法律milieuのユニークな要求に対応し、インドの法的質問応答(ailqa)に重点を置いている。
本論文では,OpenAI GPTモデルを基準点として,検索とQA機構の配列をゼロとする。
この知見は、自然言語のプロンプトを復号し、正確な応答を切断する上で、AILQAパラダイムが広く普及していることを示す。
本研究の根拠は、その複雑な性質と関連する論理的制約によって区別される、インドの刑事法的な景観と結びついている。
包括的評価を保証するため、我々は、経験的メトリクスを、経験豊富な法律実務者から得られた洞察で調整し、インド法QAの領域におけるAIの可能性と課題の全体像を描く。
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