論文の概要: Large Language Models for Judicial Entity Extraction: A Comparative Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05786v1
- Date: Mon, 8 Jul 2024 09:49:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-09 16:10:47.261430
- Title: Large Language Models for Judicial Entity Extraction: A Comparative Study
- Title(参考訳): 司法エンティティ抽出のための大規模言語モデルの比較研究
- Authors: Atin Sakkeer Hussain, Anu Thomas,
- Abstract要約: 本研究では,事例法文書におけるドメイン固有エンティティの同定における大規模言語モデルの適用について検討する。
この研究は、Large Language Model Meta AI 3、Mistral、Gemmaを含む最先端のLarge Language Modelアーキテクチャの性能を評価する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Domain-specific Entity Recognition holds significant importance in legal contexts, serving as a fundamental task that supports various applications such as question-answering systems, text summarization, machine translation, sentiment analysis, and information retrieval specifically within case law documents. Recent advancements have highlighted the efficacy of Large Language Models in natural language processing tasks, demonstrating their capability to accurately detect and classify domain-specific facts (entities) from specialized texts like clinical and financial documents. This research investigates the application of Large Language Models in identifying domain-specific entities (e.g., courts, petitioner, judge, lawyer, respondents, FIR nos.) within case law documents, with a specific focus on their aptitude for handling domain-specific language complexity and contextual variations. The study evaluates the performance of state-of-the-art Large Language Model architectures, including Large Language Model Meta AI 3, Mistral, and Gemma, in the context of extracting judicial facts tailored to Indian judicial texts. Mistral and Gemma emerged as the top-performing models, showcasing balanced precision and recall crucial for accurate entity identification. These findings confirm the value of Large Language Models in judicial documents and demonstrate how they can facilitate and quicken scientific research by producing precise, organised data outputs that are appropriate for in-depth examination.
- Abstract(参考訳): ドメイン固有エンティティ認識は、質問応答システム、テキスト要約、機械翻訳、感情分析、ケースロー文書内の情報検索など、様々なアプリケーションをサポートする基本的なタスクとして機能する。
最近の進歩は、自然言語処理タスクにおけるLarge Language Modelsの有効性を強調し、臨床やファイナンシャルドキュメントのような専門的なテキストから、ドメイン固有の事実(エンティティ)を正確に検出し、分類する能力を示している。
本研究は, 事例法文書中のドメイン固有エンティティ(裁判所, 請願者, 裁判官, 弁護士, 回答者, FIR Nos.)の特定における大規模言語モデルの適用について検討し, ドメイン固有言語の複雑性と文脈変動を扱うための適性に着目した。
この研究は、インドの司法文書に合わせた司法事実を抽出する文脈において、大規模言語モデルメタAI3、Mistral、Gemmaを含む最先端の大規模言語モデルアーキテクチャの性能を評価する。
MistralとGemmaは最高のパフォーマンスモデルとして登場し、バランスの取れた精度を示し、正確な実体の同定に欠かせないリコールを行った。
これらの知見は, 司法文書における大規模言語モデルの価値を検証し, 詳細な組織化されたデータアウトプットを作成することにより, 科学的研究の迅速化と迅速化を図っている。
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