論文の概要: Enhancing Court View Generation with Knowledge Injection and Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04366v1
• Date: Thu, 7 Mar 2024 09:51:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-08 14:21:59.670211
• Title: Enhancing Court View Generation with Knowledge Injection and Guidance
• Title（参考訳）: ナレッジインジェクションとガイダンスによる法廷ビュー生成の促進
• Authors: Ang Li, Yiquan Wu, Yifei Liu, Fei Wu, Ming Cai, Kun Kuang
• Abstract要約: 裁判所ビュー生成(CVG)は、原告の主張と事実記述に基づいて裁判所ビューを生成することを目的としている。 PLMは自然言語生成の進歩を誇示しているが、CVGの複雑で知識集約的な領域への応用は、しばしば固有の制限を明らかにしている。 PLMを用いてCVGを活性化させる新しい手法であるKnowledge Injection and Guidance(KIG)を提案する。 訓練段階において,ドメイン知識を効率的に組み込むため,即時チューニングのための知識注入プロンプトエンコーダを導入し,計算オーバーヘッドを低減した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.32071790286732
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Court View Generation (CVG) is a challenging task in the field of Legal Artificial Intelligence (LegalAI), which aims to generate court views based on the plaintiff claims and the fact descriptions. While Pretrained Language Models (PLMs) have showcased their prowess in natural language generation, their application to the complex, knowledge-intensive domain of CVG often reveals inherent limitations. In this paper, we present a novel approach, named Knowledge Injection and Guidance (KIG), designed to bolster CVG using PLMs. To efficiently incorporate domain knowledge during the training stage, we introduce a knowledge-injected prompt encoder for prompt tuning, thereby reducing computational overhead. Moreover, to further enhance the model's ability to utilize domain knowledge, we employ a generating navigator, which dynamically guides the text generation process in the inference stage without altering the model's architecture, making it readily transferable. Comprehensive experiments on real-world data demonstrate the effectiveness of our approach compared to several established baselines, especially in the responsivity of claims, where it outperforms the best baseline by 11.87%.
• Abstract（参考訳）: 法廷ビュー生成(cvg)は法的人工知能(legalai)の分野で難しい課題であり、原告の主張と事実記述に基づいて裁判所の見解を生成することを目的としている。 事前学習された言語モデル (plm) は自然言語生成に長けているものの、cvgの複雑で知識集約的な領域への応用は、しばしば固有の制限を明らかにする。 本稿では, PLMを用いたCVGの促進を目的とした, 知識注入誘導(KIG)という新しいアプローチを提案する。 訓練段階において,ドメイン知識を効率的に組み込むため,即時チューニングのための知識注入プロンプトエンコーダを導入し,計算オーバーヘッドを低減する。 さらに、モデルがドメイン知識を利用する能力をさらに強化するために、生成ナビゲータを使用し、モデルアーキテクチャを変更することなく推論段階でテキスト生成プロセスを動的にガイドし、容易に転送できるようにする。 実世界のデータに関する総合的な実験は,いくつかの既定ベースラインと比較して,特にクレームの応答性が最良ベースラインを11.87%上回って,我々のアプローチの有効性を示している。

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