論文の概要: Human Centered AI for Indian Legal Text Analytics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10944v1
• Date: Sat, 16 Mar 2024 15:17:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-19 20:56:18.173714
• Title: Human Centered AI for Indian Legal Text Analytics
• Title（参考訳）: インド法テキスト分析のための人間中心AI
• Authors: Sudipto Ghosh, Devanshu Verma, Balaji Ganesan, Purnima Bindal, Vikas Kumar, Vasudha Bhatnagar,
• Abstract要約: 本稿では,LTAにおける大規模言語モデルの可能性について考察する。 本稿では,LTAタスクをLLMで実行するために,人間の入力を主に組み込んだ,人間中心の複合AIシステムについて紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.162515210222778
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Legal research is a crucial task in the practice of law. It requires intense human effort and intellectual prudence to research a legal case and prepare arguments. Recent boom in generative AI has not translated to proportionate rise in impactful legal applications, because of low trustworthiness and and the scarcity of specialized datasets for training Large Language Models (LLMs). This position paper explores the potential of LLMs within Legal Text Analytics (LTA), highlighting specific areas where the integration of human expertise can significantly enhance their performance to match that of experts. We introduce a novel dataset and describe a human centered, compound AI system that principally incorporates human inputs for performing LTA tasks with LLMs.
• Abstract（参考訳）: 法律研究は法律の実践において重要な課題である。 訴訟を調査し、議論を準備するためには、激しい人間の努力と知的な忍耐が必要である。 ジェネレーティブAIの最近のブームは、信頼性の低さとLarge Language Models(LLMs)のトレーニングのための特別なデータセットの不足のため、影響力のある法的応用の増加に比例するものではない。 本稿では,LTA(Lawal Text Analytics)におけるLLMの可能性について考察し,人間の専門知識の統合が専門家の能力に匹敵するパフォーマンスを著しく向上する分野を明らかにする。 本稿では,LTAタスクをLLMで実行するために,人間の入力を主に組み込んだ,人間中心の複合AIシステムについて紹介する。

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