論文の概要: SimuCourt: Building Judicial Decision-Making Agents with Real-world Judgement Documents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02959v1
• Date: Tue, 5 Mar 2024 13:30:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 14:50:56.598867
• Title: SimuCourt: Building Judicial Decision-Making Agents with Real-world Judgement Documents
• Title（参考訳）: SimuCourt: 現実の判断文書を用いた司法判断エージェントの構築
• Authors: Zhitao He, Pengfei Cao, Chenhao Wang, Zhuoran Jin, Yubo Chen, Jiexin Xu, Huaijun Li, Xiaojian Jiang, Kang Liu, Jun Zhao
• Abstract要約: 本稿では,審査員の意思決定をシミュレートする新しいマルチエージェントフレームワーク,AgentsCourtを提案する。 われわれの枠組みは,裁判所の審理シミュレーション,法的情報検索,判決の精査という,現実世界の古典的法廷裁判プロセスに従う。 私たちのモデルは、第1および第2のインスタンス設定で8.6%と9.1%のF1スコアを大幅に改善します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.3895876500467
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the development of deep learning, natural language processing technology has effectively improved the efficiency of various aspects of the traditional judicial industry. However, most current efforts focus solely on individual judicial stage, overlooking cross-stage collaboration. As the autonomous agents powered by large language models are becoming increasingly smart and able to make complex decisions in real-world settings, offering new insights for judicial intelligence. In this paper, (1) we introduce SimuCourt, a judicial benchmark that encompasses 420 judgment documents from real-world, spanning the three most common types of judicial cases, and a novel task Judicial Decision-Making to evaluate the judicial analysis and decision-making power of agents. To support this task, we construct a large-scale judicial knowledge base, JudicialKB, with multiple legal knowledge. (2) we propose a novel multi-agent framework, AgentsCourt. Our framework follows the real-world classic court trial process, consisting of court debate simulation, legal information retrieval and judgement refinement to simulate the decision-making of judge. (3) we perform extensive experiments, the results demonstrate that, our framework outperforms the existing advanced methods in various aspects, especially in generating legal grounds, where our model achieves significant improvements of 8.6% and 9.1% F1 score in the first and second instance settings, respectively.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングの発展に伴い、自然言語処理技術は伝統的な司法産業の様々な面の効率を効果的に改善した。 しかし、現在のほとんどの取り組みは、個別の司法段階にのみ焦点を合わせ、段階横断的なコラボレーションを見越している。 大きな言語モデルを利用した自律エージェントがますます賢くなり、現実の環境で複雑な決定を下すようになり、司法情報に新たな洞察を与えている。 本稿では,(1)実世界から420件の判決文書を包含する司法ベンチマークであるsimucourtと,エージェントの司法分析と意思決定力を評価するための新たなタスク司法決定について紹介する。 この課題を支援するために,複数の法的知識を持つ大規模司法知識基盤である司法KBを構築した。 2) 新たなマルチエージェントフレームワークであるエージェントコートを提案する。 本枠組みは,裁判所の審理シミュレーション,法的情報検索,判決の精査により,判決決定をシミュレートする,現実世界の古典的裁判所審理プロセスに従う。 3) 広範な実験を行った結果, 提案手法は, 既存の先進的手法, 特に法的根拠の生成において, 第一インスタンスと第二インスタンスの設定において, それぞれ8.6%, 9.1%のf1スコアの大幅な改善を達成している。

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