論文の概要: Optimizing Numerical Estimation and Operational Efficiency in the Legal Domain through Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19041v1
• Date: Fri, 26 Jul 2024 18:46:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-30 20:02:28.895360
• Title: Optimizing Numerical Estimation and Operational Efficiency in the Legal Domain through Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによる法域における数値推定と操作効率の最適化
• Authors: Jia-Hong Huang, Chao-Chun Yang, Yixian Shen, Alessio M. Pacces, Evangelos Kanoulas,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Modelsと特殊設計のプロンプトを統合して,法的な人工知能(LegalAI)アプリケーションにおける精度要件に対処する手法を提案する。 本手法を検証するために,精度指向の LegalAI タスクに適したキュレートデータセットを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.067312163677933
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The legal landscape encompasses a wide array of lawsuit types, presenting lawyers with challenges in delivering timely and accurate information to clients, particularly concerning critical aspects like potential imprisonment duration or financial repercussions. Compounded by the scarcity of legal experts, there's an urgent need to enhance the efficiency of traditional legal workflows. Recent advances in deep learning, especially Large Language Models (LLMs), offer promising solutions to this challenge. Leveraging LLMs' mathematical reasoning capabilities, we propose a novel approach integrating LLM-based methodologies with specially designed prompts to address precision requirements in legal Artificial Intelligence (LegalAI) applications. The proposed work seeks to bridge the gap between traditional legal practices and modern technological advancements, paving the way for a more accessible, efficient, and equitable legal system. To validate this method, we introduce a curated dataset tailored to precision-oriented LegalAI tasks, serving as a benchmark for evaluating LLM-based approaches. Extensive experimentation confirms the efficacy of our methodology in generating accurate numerical estimates within the legal domain, emphasizing the role of LLMs in streamlining legal processes and meeting the evolving demands of LegalAI.
• Abstract（参考訳）: 法的な状況は、広範囲にわたる訴訟のタイプを含み、弁護士にタイムリーで正確な情報を顧客に提供することの難しさを提示する。 法律専門家の不足が原因で、従来の法的ワークフローの効率を高める必要がある。 ディープラーニングの最近の進歩、特にLarge Language Models (LLMs)は、この課題に対する有望な解決策を提供する。 LLMの数学的推論機能を活用することで,法的な人工知能(LegalAI)アプリケーションにおける精度要件に対処する特別に設計されたプロンプトとLCMベースの方法論を統合する新たなアプローチを提案する。 提案された研究は、伝統的な法的慣行と近代的な技術進歩のギャップを埋め、よりアクセスしやすく、効率的で、公平な法体系への道を開くことを目的としている。 本手法を検証するために,精度指向の LegalAI タスクに適したキュレートデータセットを導入し,LCM ベースのアプローチを評価するためのベンチマークとして機能する。 大規模実験により,法域内での正確な数値推定を行う上での方法論の有効性が確認され,法プロセスの合理化やレガライアの要求の進展に対応する上でのLLMの役割が強調された。

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