論文の概要: Enhancing Legal Document Retrieval: A Multi-Phase Approach with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18093v1
• Date: Tue, 26 Mar 2024 20:25:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-28 21:05:06.580005
• Title: Enhancing Legal Document Retrieval: A Multi-Phase Approach with Large Language Models
• Title（参考訳）: 法律文書検索の強化:大規模言語モデルを用いた多相的アプローチ
• Authors: Hai-Long Nguyen, Duc-Minh Nguyen, Tan-Minh Nguyen, Ha-Thanh Nguyen, Thi-Hai-Yen Vuong, Ken Satoh,
• Abstract要約: 本研究は,検索システムの最終段階として,プロンプトの可能性を最大化することに焦点を当てる。 COLIEE 2023データセットの実験では、LLMのプロンプト技術を検索システムに組み込むことで、検索精度が大幅に向上することが示された。 しかし、誤り解析は、まだ解決が必要な検索システムにおいて、いくつかの既存の問題を明らかにしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.299483088092052
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models with billions of parameters, such as GPT-3.5, GPT-4, and LLaMA, are increasingly prevalent. Numerous studies have explored effective prompting techniques to harness the power of these LLMs for various research problems. Retrieval, specifically in the legal data domain, poses a challenging task for the direct application of Prompting techniques due to the large number and substantial length of legal articles. This research focuses on maximizing the potential of prompting by placing it as the final phase of the retrieval system, preceded by the support of two phases: BM25 Pre-ranking and BERT-based Re-ranking. Experiments on the COLIEE 2023 dataset demonstrate that integrating prompting techniques on LLMs into the retrieval system significantly improves retrieval accuracy. However, error analysis reveals several existing issues in the retrieval system that still need resolution.
• Abstract（参考訳）: GPT-3.5、GPT-4、LLaMAのような数十億のパラメータを持つ大規模言語モデルはますます普及している。 多くの研究が、これらのLSMのパワーを様々な研究に活用するための効果的なプロンプト技術について研究している。 Retrievalは、特に法律データ領域において、多数の法律記事と相当な長さの法律記事のために、Promptingテクニックを直接適用するために難しいタスクを課している。 本研究は, BM25プレグレードとBERTリグレードの2段階のサポートに先立って, 検索システムの最終段階に位置づけることにより, プロンプトの可能性を最大化することに焦点を当てた。 COLIEE 2023データセットの実験では、LLMのプロンプト技術を検索システムに組み込むことで、検索精度が大幅に向上することが示された。 しかし、誤り解析は、まだ解決が必要な検索システムにおいて、いくつかの既存の問題を明らかにしている。

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