論文の概要: Legal Judgment Reimagined: PredEx and the Rise of Intelligent AI Interpretation in Indian Courts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04136v1
• Date: Thu, 6 Jun 2024 14:57:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 14:30:04.831454
• Title: Legal Judgment Reimagined: PredEx and the Rise of Intelligent AI Interpretation in Indian Courts
• Title（参考訳）: 司法判決の再考:インドの裁判所におけるPredExとインテリジェントAI解釈の台頭
• Authors: Shubham Kumar Nigam, Anurag Sharma, Danush Khanna, Noel Shallum, Kripabandhu Ghosh, Arnab Bhattacharya,
• Abstract要約: textbfPrediction with textbfExplanation (textttPredEx)は、インドの文脈における法的判断予測と説明のための、専門家による最大のデータセットである。 このコーパスは、法的分析におけるAIモデルのトレーニングと評価を大幅に強化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.339932924789635
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the era of Large Language Models (LLMs), predicting judicial outcomes poses significant challenges due to the complexity of legal proceedings and the scarcity of expert-annotated datasets. Addressing this, we introduce \textbf{Pred}iction with \textbf{Ex}planation (\texttt{PredEx}), the largest expert-annotated dataset for legal judgment prediction and explanation in the Indian context, featuring over 15,000 annotations. This groundbreaking corpus significantly enhances the training and evaluation of AI models in legal analysis, with innovations including the application of instruction tuning to LLMs. This method has markedly improved the predictive accuracy and explanatory depth of these models for legal judgments. We employed various transformer-based models, tailored for both general and Indian legal contexts. Through rigorous lexical, semantic, and expert assessments, our models effectively leverage \texttt{PredEx} to provide precise predictions and meaningful explanations, establishing it as a valuable benchmark for both the legal profession and the NLP community.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の時代において、法的手続きの複雑さと専門家による注釈付きデータセットの不足により、司法結果の予測が重大な課題となる。 これに対応するために、インドにおける15,000以上のアノテーションを特徴とする法的判断と説明のための、最大のエキスパートアノテーション付きデータセットである、 \textbf{Pred}iction with \textbf{Ex}planation (\texttt{PredEx})を紹介した。 この画期的なコーパスは、LLMへのインストラクションチューニングの適用を含む、法的分析におけるAIモデルのトレーニングと評価を大幅に強化する。 この手法は,法的な判断のために,これらのモデルの予測精度と説明深度を著しく改善した。 私たちは、一般とインドの両方の法的な文脈に合わせて、様々なトランスフォーマーベースのモデルを採用しました。 厳密な語彙、意味、専門家の評価を通じて、我々のモデルは、厳密な予測と意味のある説明を提供するために『texttt{PredEx}』を効果的に活用し、法律専門家とNLPコミュニティの両方にとって価値のあるベンチマークとして確立した。

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