論文の概要: AgentsCourt: Building Judicial Decision-Making Agents with Court Debate Simulation and Legal Knowledge Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02959v2
• Date: Fri, 30 Aug 2024 05:54:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-02 20:11:53.453196
• Title: AgentsCourt: Building Judicial Decision-Making Agents with Court Debate Simulation and Legal Knowledge Augmentation
• Title（参考訳）: AgentsCourt: 裁判所論争シミュレーションと法的知識強化による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,司法判断のための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。 弊社の枠組みは,裁判所の審理シミュレーション,法的資源の検索,意思決定の洗練など,古典的な審理過程を踏襲している。 この課題を支援するために,多リソースの法知識を持つ大規模法知識基盤であるLegal-KBを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.733007669738008
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• 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 on tasks within individual judicial stages, making it difficult to handle complex tasks that span multiple stages. 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 propose a novel multi-agent framework, AgentsCourt, for judicial decision-making. Our framework follows the classic court trial process, consisting of court debate simulation, legal resources retrieval and decision-making refinement to simulate the decision-making of judge. (2) we introduce SimuCourt, a judicial benchmark that encompasses 420 Chinese judgment documents, spanning the three most common types of judicial cases. Furthermore, to support this task, we construct a large-scale legal knowledge base, Legal-KB, with multi-resource legal knowledge. (3) Extensive experiments show that our framework outperforms the existing advanced methods in various aspects, especially in generating legal articles, 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、個々の司法段階におけるタスクに焦点を当てており、複数の段階にまたがる複雑なタスクを扱うのは困難である。 大きな言語モデルを利用した自律型エージェントがますます賢くなり、現実世界の設定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, 司法判断のための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。 我々の枠組みは、裁判所の審理シミュレーション、法的資源の検索、および審査員の判断をシミュレートする意思決定改善からなる古典的な審理プロセスに従う。 2)420の中国判決文書を包含する司法基準であるSimuCourtを導入する。 さらに,この課題を支援するために,複数リソースの法知識を持つ大規模法知識基盤である法定KBを構築した。 以上の結果から,本フレームワークは,特に法律項目の生成において,第1および第2のインスタンス設定において,それぞれ8.6%,第9.1%のF1スコアの大幅な改善を達成している。

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