論文の概要: Exploiting LLMs' Reasoning Capability to Infer Implicit Concepts in Legal Information Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12154v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 01:34:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:44:27.401283
• Title: Exploiting LLMs' Reasoning Capability to Infer Implicit Concepts in Legal Information Retrieval
• Title（参考訳）: 法情報検索における不適切な概念を推測するLLMの推論能力
• Authors: Hai-Long Nguyen, Tan-Minh Nguyen, Duc-Minh Nguyen, Thi-Hai-Yen Vuong, Ha-Thanh Nguyen, Xuan-Hieu Phan,
• Abstract要約: 本研究は,大規模言語モデル(LLM)の論理的推論能力を活用し,関連する法的用語を特定することに焦点を当てる。 提案する検索システムは,検索精度を向上させるために,用語ベースの拡張とクエリ再構成の付加情報を統合する。 COLIEE 2022とCOLIEE 2023データセットの実験は、LLMからの余分な知識が語彙的および意味的ランキングモデルの検索結果の改善に役立つことを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.952344923975001
• License:
• Abstract: Statutory law retrieval is a typical problem in legal language processing, that has various practical applications in law engineering. Modern deep learning-based retrieval methods have achieved significant results for this problem. However, retrieval systems relying on semantic and lexical correlations often exhibit limitations, particularly when handling queries that involve real-life scenarios, or use the vocabulary that is not specific to the legal domain. In this work, we focus on overcoming this weaknesses by utilizing the logical reasoning capabilities of large language models (LLMs) to identify relevant legal terms and facts related to the situation mentioned in the query. The proposed retrieval system integrates additional information from the term--based expansion and query reformulation to improve the retrieval accuracy. The experiments on COLIEE 2022 and COLIEE 2023 datasets show that extra knowledge from LLMs helps to improve the retrieval result of both lexical and semantic ranking models. The final ensemble retrieval system outperformed the highest results among all participating teams in the COLIEE 2022 and 2023 competitions.
• Abstract（参考訳）: 法令法検索は法言語処理における典型的な問題であり、法工学に様々な実践的応用がある。 現代のディープラーニングに基づく検索手法は,この問題に対して大きな成果を上げている。 しかし、意味的および語彙的相関に依存する検索システムは、特に実生活シナリオを含むクエリを扱う場合や、法的ドメインに特有でない語彙を使用する場合、しばしば制限を示す。 本研究では,大規模言語モデル(LLM)の論理的推論能力を活用して,クエリに言及されている状況に関連する法的用語や事実を特定することにより,この弱点を克服することに注力する。 提案する検索システムは,検索精度を向上させるために,用語ベースの拡張とクエリ再構成の付加情報を統合する。 COLIEE 2022とCOLIEE 2023データセットの実験は、LLMからの余分な知識が語彙的および意味的ランキングモデルの検索結果の改善に役立つことを示している。 最終アンサンブル検索システムは、COLIEE 2022と2023の競技に参加する全てのチームの中で、最高の成績を収めた。

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