Fugu-MT 論文翻訳(概要): Getting in the Door: Streamlining Intake in Civil Legal Services with Large Language Models

論文の概要: Getting in the Door: Streamlining Intake in Civil Legal Services with Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03762v1
Date: Wed, 2 Oct 2024 13:20:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-02 16:40:48.928430
Title: Getting in the Door: Streamlining Intake in Civil Legal Services with Large Language Models
Title（参考訳）: ドアに入る: 大規模言語モデルによる民事訴訟サービスの取扱いの合理化
Authors: Quinten Steenhuis, Hannes Westermann,
Abstract要約: 論理ルールとLCMを組み合わせたデジタル取り込みプラットフォームについて述べる。このアプローチが正義のギャップを埋める上で有望な結果が得られ、最良のモデルはF1スコア.82に達する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Legal intake, the process of finding out if an applicant is eligible for help from a free legal aid program, takes significant time and resources. In part this is because eligibility criteria are nuanced, open-textured, and require frequent revision as grants start and end. In this paper, we investigate the use of large language models (LLMs) to reduce this burden. We describe a digital intake platform that combines logical rules with LLMs to offer eligibility recommendations, and we evaluate the ability of 8 different LLMs to perform this task. We find promising results for this approach to help close the access to justice gap, with the best model reaching an F1 score of .82, while minimizing false negatives.
Abstract（参考訳）: 無料の法的援助プログラムの援助を受ける資格があるかどうかを判断する手続きである法的な摂取は、かなりの時間と資源を要する。これは、認定基準がニュアンス化され、オープンテクスチャが確保され、認可の開始と終了が頻繁に行われるためである。本稿では,この負担を軽減するため,大規模言語モデル (LLM) の使用について検討する。本稿では,論理ルールとLLMを組み合わせたディジタル取り込みプラットフォームについて述べる。このアプローチの有望な結果は、最良のモデルがF1スコアの.82に到達し、偽陰性を最小化しながら、正義のギャップを埋めることに役立つ。

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