論文の概要: Leverage Knowledge Graph and Large Language Model for Law Article Recommendation: A Case Study of Chinese Criminal Law
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04949v1
- Date: Mon, 7 Oct 2024 11:45:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-02 01:07:35.198790
- Title: Leverage Knowledge Graph and Large Language Model for Law Article Recommendation: A Case Study of Chinese Criminal Law
- Title（参考訳）: 論文推薦のための知識グラフと大規模言語モデル--中国刑事法を事例として
- Authors: Yongming Chen, Miner Chen, Ye Zhu, Juan Pei, Siyu Chen, Yu Zhou, Yi Wang, Yifan Zhou, Hao Li, Songan Zhang,
- Abstract要約: 世界中のほとんどの国では、草の根裁判所はケースバックログに直面している。
知識グラフ(KG)とLarge Language Model(LLM)を用いた効率的な法論文推薦手法を提案する。
0.549から0.694に改善し,提案手法がベースラインアプローチを著しく上回ることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.357908613051464
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Court efficiency is vital for social stability. However, in most countries around the world, the grassroots courts face case backlogs, with decisions relying heavily on judicial personnel's cognitive labor, lacking intelligent tools to improve efficiency. To address this issue, we propose an efficient law article recommendation approach utilizing a Knowledge Graph (KG) and a Large Language Model (LLM). Firstly, we propose a Case-Enhanced Law Article Knowledge Graph (CLAKG) as a database to store current law statutes, historical case information, and correspondence between law articles and historical cases. Additionally, we introduce an automated CLAKG construction method based on LLM. On this basis, we propose a closed-loop law article recommendation method. Finally, through a series of experiments using judgment documents from the website "China Judgements Online", we have improved the accuracy of law article recommendation in cases from 0.549 to 0.694, demonstrating that our proposed method significantly outperforms baseline approaches.
- Abstract（参考訳）: 社会の安定には裁判所の効率が不可欠である。
しかし、世界中のほとんどの国では、草の根裁判所は、司法職員の認知労働に大きく依存し、効率を改善するためのインテリジェントなツールが欠如している、ケースバックログに直面している。
本稿では,知識グラフ (KG) と大規模言語モデル (LLM) を用いた効率的な法論文推薦手法を提案する。
まず,CLAKG(Case-Enhanced Law Article Knowledge Graph)を,現行法規,歴史的事件情報,法律記事と歴史的事件の対応を格納するデータベースとして提案する。
さらに,LLMに基づく自動CLAKG構築手法を提案する。
そこで本研究では,閉ループ法論文レコメンデーション手法を提案する。
最後に,「中国判決オンライン」の判断文書を用いた一連の実験により,0.549件から0.694件の事例において,法論文推薦の精度を向上し,提案手法がベースラインアプローチを著しく上回ることを示す。
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