論文の概要: Leveraging Large Language Models for Learning Complex Legal Concepts
through Storytelling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17019v1
- Date: Mon, 26 Feb 2024 20:56:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-28 18:33:26.588230
- Title: Leveraging Large Language Models for Learning Complex Legal Concepts
through Storytelling
- Title(参考訳): ストーリーテリングによる複雑な法的概念学習のための大規模言語モデルの導入
- Authors: Hang Jiang, Xiajie Zhang, Robert Mahari, Daniel Kessler, Eric Ma, Tal
August, Irene Li, Alex 'Sandy' Pentland, Yoon Kim, Jad Kabbara, Deb Roy
- Abstract要約: 我々は,非専門家がストーリーテリングを通じて複雑な法的概念を学ぶのを支援するために,法律教育における大規模言語モデル(LLM)の新たな応用法を提案する。
295の複雑な法的教義からなり、それぞれに物語と複数の選択肢の質問が伴う。
LLMが生成した物語は、定義のみに比較して、法的概念の理解と、非ネイティブ話者間の法律への関心を高めることが判明した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 44.30097472877668
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Making legal knowledge accessible to non-experts is crucial for enhancing
general legal literacy and encouraging civic participation in democracy.
However, legal documents are often challenging to understand for people without
legal backgrounds. In this paper, we present a novel application of large
language models (LLMs) in legal education to help non-experts learn intricate
legal concepts through storytelling, an effective pedagogical tool in conveying
complex and abstract concepts. We also introduce a new dataset LegalStories,
which consists of 295 complex legal doctrines, each accompanied by a story and
a set of multiple-choice questions generated by LLMs. To construct the dataset,
we experiment with various LLMs to generate legal stories explaining these
concepts. Furthermore, we use an expert-in-the-loop method to iteratively
design multiple-choice questions. Then, we evaluate the effectiveness of
storytelling with LLMs through an RCT experiment with legal novices on 10
samples from the dataset. We find that LLM-generated stories enhance
comprehension of legal concepts and interest in law among non-native speakers
compared to only definitions. Moreover, stories consistently help participants
relate legal concepts to their lives. Finally, we find that learning with
stories shows a higher retention rate for non-native speakers in the follow-up
assessment. Our work has strong implications for using LLMs in promoting
teaching and learning in the legal field and beyond.
- Abstract(参考訳): 非専門家に法的知識を提供することは、一般の法的リテラシーを高め、民主主義への市民の参加を促進するために重要である。
しかし、法的背景のない人々にとって、法的文書は理解が難しいことが多い。
本稿では,非専門家が複雑で抽象的な概念を伝えるための効果的な教育的ツールであるストーリーテリングを通じて,複雑な法概念を学ぶことを支援するため,法学教育における大規模言語モデル(llm)の新たな応用について述べる。
295の複雑な法的教義から成り、それぞれにストーリーとllmによって生成された複数の質問が付随する新しいデータセットも紹介する。
このデータセットを構築するために、我々は様々なLSMを用いてこれらの概念を説明する法的物語を生成する。
さらに,複数の質問を反復的に設計するためにexpert-in-the-loop法を用いる。
次に,データセットから抽出した10試料について,法的な初心者によるrct実験により,llmを用いたストーリーテリングの有効性を評価する。
LLMが生成した物語は、定義のみと比較して、法的概念の理解と、非ネイティブ話者間の法律への関心を高める。
さらに、物語は参加者が法的概念を生活に関連付けるのに役立つ。
最後に,非母国語話者のフォローアップ評価において,物語による学習の方が高い定着率を示すことがわかった。
我々の研究は、法学以外の分野での教育と学習の促進にLLMを使うことに強い意味を持っている。
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