論文の概要: Leveraging open-source models for legal language modeling and analysis: a case study on the Indian constitution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06751v1
- Date: Wed, 10 Apr 2024 05:35:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-11 15:29:37.732692
- Title: Leveraging open-source models for legal language modeling and analysis: a case study on the Indian constitution
- Title（参考訳）: 法的言語モデリングと分析のためのオープンソースモデルの導入--インド憲法を事例として
- Authors: Vikhyath Gupta, Srinivasa Rao P,
- Abstract要約: 本稿では,Hugging Faceのオープンソースモデルを用いた法言語モデリング(LLM)と解析の新たなアプローチを提案する。
私たちはLangChainとSentence TransformersによるHugging Faceの埋め込みを活用しています。
次に、インド国憲法の知見を抽出し、このモデルの応用を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: In recent years, the use of open-source models has gained immense popularity in various fields, including legal language modelling and analysis. These models have proven to be highly effective in tasks such as summarizing legal documents, extracting key information, and even predicting case outcomes. This has revolutionized the legal industry, enabling lawyers, researchers, and policymakers to quickly access and analyse vast amounts of legal text, saving time and resources. This paper presents a novel approach to legal language modeling (LLM) and analysis using open-source models from Hugging Face. We leverage Hugging Face embeddings via LangChain and Sentence Transformers to develop an LLM tailored for legal texts. We then demonstrate the application of this model by extracting insights from the official Constitution of India. Our methodology involves preprocessing the data, splitting it into chunks, using ChromaDB and LangChainVectorStores, and employing the Google/Flan-T5-XXL model for analysis. The trained model is tested on the Indian Constitution, which is available in PDF format. Our findings suggest that our approach holds promise for efficient legal language processing and analysis.
- Abstract（参考訳）: 近年、オープンソースモデルの使用は、法律言語モデリングや分析など、様々な分野で大きな人気を集めている。
これらのモデルは、法律文書の要約、鍵情報の抽出、事例結果の予測など、非常に効果的であることが証明されている。
これは法律業界に革命をもたらし、弁護士、研究者、政策立案者が大量の法律文書にアクセスし、分析し、時間と資源を節約した。
本稿では,Hugging Faceのオープンソースモデルを用いた法言語モデリング(LLM)と解析の新たなアプローチを提案する。
我々は、LangChainとSentence TransformersによるHugging Faceの埋め込みを利用して、法的テキストに適したLLMを開発する。
次に、インド国憲法の知見を抽出し、このモデルの応用を実証する。
我々の手法では、データを前処理し、チャンクに分割し、ChromaDBとLangChainVectorStoresを使用し、分析にGoogle/Flan-T5-XXLモデルを使用する。
トレーニングされたモデルは、PDF形式で利用できるインド憲法でテストされている。
以上の結果から,本手法は法言語処理と分析の効率化に有効であることが示唆された。
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