論文の概要: LAPIS: Language Model-Augmented Police Investigation System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20248v2
- Date: Wed, 31 Jul 2024 05:16:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-01 19:45:44.199746
- Title: LAPIS: Language Model-Augmented Police Investigation System
- Title（参考訳）: LAPIS:Language Model-Augmented Police Investigation System
- Authors: Heedou Kim, Dain Kim, Jiwoo Lee, Chanwoong Yoon, Donghee Choi, Mogan Gim, Jaewoo Kang,
- Abstract要約: LAPIS(Language Model Augmented Police Investigation System)は,警察官が合理的かつ法的調査を行うのを支援する自動システムである。
そこで我々は,犯罪捜査法理処理を専門とする微調整データセットと検索知識ベースを構築した。
実験結果は、LAPISが警察官に信頼できる法的ガイダンスを提供する可能性を示しており、プロプライエタリなGPT-4モデルよりも優れていることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.579861300355343
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Crime situations are race against time. An AI-assisted criminal investigation system, providing prompt but precise legal counsel is in need for police officers. We introduce LAPIS (Language Model Augmented Police Investigation System), an automated system that assists police officers to perform rational and legal investigative actions. We constructed a finetuning dataset and retrieval knowledgebase specialized in crime investigation legal reasoning task. We extended the dataset's quality by incorporating manual curation efforts done by a group of domain experts. We then finetuned the pretrained weights of a smaller Korean language model to the newly constructed dataset and integrated it with the crime investigation knowledgebase retrieval approach. Experimental results show LAPIS' potential in providing reliable legal guidance for police officers, even better than the proprietary GPT-4 model. Qualitative analysis on the rationales generated by LAPIS demonstrate the model's reasoning ability to leverage the premises and derive legally correct conclusions.
- Abstract（参考訳）: 犯罪は時間に反する。
AIが支援する刑事捜査システムでは、警官には迅速だが正確な法的なカウンセリングが必要とされる。
LAPIS(Language Model Augmented Police Investigation System)は,警察官が合理的かつ法的調査を行うのを支援する自動システムである。
そこで我々は,犯罪捜査法理処理を専門とする微調整データセットと検索知識ベースを構築した。
ドメインの専門家のグループによる手作業によるキュレーションの取り組みを取り入れることで、データセットの品質を向上しました。
そこで我々は,より小規模な韓国語モデルの事前学習重量を新たに構築したデータセットに微調整し,犯罪調査知識ベース検索手法と統合した。
実験結果は、LAPISが警察官に信頼できる法的ガイダンスを提供する可能性を示しており、プロプライエタリなGPT-4モデルよりも優れていることを示している。
LAPISが生成した理論的根拠に関する質的な分析は、モデルが前提を活用し、法的に正しい結論を導出する推論能力を示す。
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