論文の概要: Using Large Language Models to Support Thematic Analysis in Empirical
Legal Studies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18729v1
- Date: Sat, 28 Oct 2023 15:20:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-31 16:56:34.908175
- Title: Using Large Language Models to Support Thematic Analysis in Empirical
Legal Studies
- Title(参考訳): 経験的法学研究における大規模言語モデルを用いた主題分析支援
- Authors: Jakub Dr\'apal, Hannes Westermann, Jaromir Savelka
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)を用いた法律専門家の効果的な協調を支援する新しい枠組みを提案する。
我々は, 盗難に関する刑事裁判所の意見から, 事実のデータセット(n=785)の分析にこの枠組みを用いた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.7673339435080445
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Thematic analysis and other variants of inductive coding are widely used
qualitative analytic methods within empirical legal studies (ELS). We propose a
novel framework facilitating effective collaboration of a legal expert with a
large language model (LLM) for generating initial codes (phase 2 of thematic
analysis), searching for themes (phase 3), and classifying the data in terms of
the themes (to kick-start phase 4). We employed the framework for an analysis
of a dataset (n=785) of facts descriptions from criminal court opinions
regarding thefts. The goal of the analysis was to discover classes of typical
thefts. Our results show that the LLM, namely OpenAI's GPT-4, generated
reasonable initial codes, and it was capable of improving the quality of the
codes based on expert feedback. They also suggest that the model performed well
in zero-shot classification of facts descriptions in terms of the themes.
Finally, the themes autonomously discovered by the LLM appear to map fairly
well to the themes arrived at by legal experts. These findings can be leveraged
by legal researchers to guide their decisions in integrating LLMs into their
thematic analyses, as well as other inductive coding projects.
- Abstract(参考訳): 主題分析やその他の帰納的符号化の変種は、経験的法的研究(els)において定性解析法として広く使われている。
本稿では,初期コード生成のための大規模言語モデル(llm)を用いた法務専門家の効果的なコラボレーションを促進するための新しい枠組みを提案する(テーマ分析のフェーズ2,テーマの探索(フェーズ3),テーマの観点によるデータ分類(キックスタートフェーズ4)。
盗難に関する刑事裁判所の意見から, 事実のデータセット(n=785)の分析にこの枠組みを用いた。
分析の目的は、典型的な盗難のクラスを見つけることだった。
その結果,OpenAI の GPT-4 という LLM が適切な初期符号を生成し,専門家のフィードバックに基づいてコードの品質を向上させることができた。
彼らはまた、モデルが主題の観点からの事実記述のゼロショット分類でうまくいったことを示唆している。
最後に、llmが自動的に発見したテーマは、法律の専門家が到達したテーマとかなりよく一致しているようだ。
これらの発見は法的な研究者によって、LSMをテーマ分析に組み込む決定や、他の帰納的コーディングプロジェクトへと導くために活用することができる。
関連論文リスト
- Large Language Models Offer an Alternative to the Traditional Approach of Topic Modelling [0.9095496510579351]
広範テキストコーパス内の話題を明らかにする代替手段として,大規模言語モデル (LLM) の未解決の可能性について検討する。
本研究は, 適切なプロンプトを持つLCMが, トピックのタイトルを生成でき, トピックを洗練, マージするためのガイドラインに固執する上で, 有効な代替手段として目立たせることを示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-24T17:39:51Z) - Discovering Significant Topics from Legal Decisions with Selective
Inference [0.0]
本稿では,法的決定文から重要なトピックを発見するための自動パイプラインの提案と評価を行う。
本手法は, 結果, 話題語分布, ケーストピックの重みと有意に相関した症例トピックを同定する。
パイプラインによって導かれるトピックは,双方の分野の法的ドクトリンと一致しており,他の関連する法的分析タスクに有用であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-02T07:00:24Z) - Sentiment Analysis through LLM Negotiations [58.67939611291001]
感情分析の標準的なパラダイムは、単一のLCMに依存して、その決定を1ラウンドで行うことである。
本稿では,感情分析のためのマルチLLMネゴシエーションフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-03T12:35:29Z) - Can ChatGPT Perform Reasoning Using the IRAC Method in Analyzing Legal
Scenarios Like a Lawyer? [14.103170412148584]
IRAC法によるコーパスの解析にChatGPTを適用した。
コーパス内の各シナリオは、半構造化形式で完全なIRAC分析で注釈付けされる。
また, IRAC分析におけるChatGPTの初回評価を行い, 法的専門職の分析との整合性について検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-23T12:51:49Z) - A Comprehensive Evaluation of Large Language Models on Legal Judgment
Prediction [60.70089334782383]
大規模言語モデル(LLM)は、ドメイン固有のアプリケーションに大きな可能性を示している。
GPT-4の法律評価をめぐる近年の論争は、現実の法的タスクにおけるパフォーマンスに関する疑問を提起している。
我々は,LLMに基づく実践的ベースラインソリューションを設計し,法的判断予測の課題を検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-18T07:38:04Z) - Precedent-Enhanced Legal Judgment Prediction with LLM and Domain-Model
Collaboration [52.57055162778548]
法的判断予測(LJP)は、法律AIにおいてますます重要な課題となっている。
先行は、同様の事実を持つ以前の訴訟であり、国家法制度におけるその後の事件の判断の基礎となっている。
近年のディープラーニングの進歩により、LJPタスクの解決に様々なテクニックが使えるようになった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-13T16:47:20Z) - Legal Summarisation through LLMs: The PRODIGIT Project [4.840725842638346]
PRODIGITは、AIに焦点を当てたデジタル技術を通じて、税務判事や弁護士を支援することを目的としている。
我々は、司法決定の要約の作成と関連する情報の抽出に焦点を合わせてきた。
我々は,抽出的,抽象的要約のための様々なツールとアプローチをデプロイし,評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-04T16:59:48Z) - Sentiment Analysis in the Era of Large Language Models: A Reality Check [69.97942065617664]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)の様々な感情分析タスクの実行能力について検討する。
26のデータセット上の13のタスクのパフォーマンスを評価し、ドメイン固有のデータセットに基づいて訓練された小言語モデル(SLM)と比較した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-24T10:45:25Z) - SAILER: Structure-aware Pre-trained Language Model for Legal Case
Retrieval [75.05173891207214]
判例検索は知的法体系において中心的な役割を果たす。
既存の言語モデルの多くは、異なる構造間の長距離依存関係を理解するのが難しい。
本稿では, LEgal ケース検索のための構造対応プレトランザクショナル言語モデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-22T10:47:01Z) - The Legal Argument Reasoning Task in Civil Procedure [2.079168053329397]
我々は,米国民事訴訟の領域から新たなNLPタスクとデータセットを提示する。
データセットの各インスタンスは、ケースの一般的な導入、特定の質問、可能な解決策引数で構成されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-05T17:41:00Z) - Language Model Decoding as Likelihood-Utility Alignment [54.70547032876017]
モデルの有効性がタスク固有の実用性の概念とどのように一致しているかについて、暗黙の仮定に基づいて、デコード戦略をグループ化する分類法を導入する。
具体的には、様々なタスクの集合における予測の可能性と有用性の相関を解析することにより、提案された分類を裏付ける最初の実証的証拠を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-13T17:55:51Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。