論文の概要: Unlocking Legal Knowledge: A Multilingual Dataset for Judicial Summarization in Switzerland

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13456v3
• Date: Thu, 18 Sep 2025 12:48:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-19 13:12:58.887505
• Title: Unlocking Legal Knowledge: A Multilingual Dataset for Judicial Summarization in Switzerland
• Title（参考訳）: 法的知識のアンロック:スイスにおける司法要約のための多言語データセット
• Authors: Luca Rolshoven, Vishvaksenan Rasiah, Srinanda Brügger Bose, Sarah Hostettler, Lara Burkhalter, Matthias Stürmer, Joel Niklaus,
• Abstract要約: 我々はスイス連邦最高裁判所の20万件の判決を含むスイスのランドマーク決定要約データセットを紹介する。 我々は、オープンモデルを微調整し、それらをより大きな汎用および推論調整 LLM と比較する。 細調整されたモデルは語彙的類似性において良好に機能し、大きなモデルはより法的に正確で一貫性のある要約を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.350131318516811
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Legal research depends on headnotes: concise summaries that help lawyers quickly identify relevant cases. Yet, many court decisions lack them due to the high cost of manual annotation. To address this gap, we introduce the Swiss Landmark Decisions Summarization (SLDS) dataset containing 20K rulings from the Swiss Federal Supreme Court, each with headnotes in German, French, and Italian. SLDS has the potential to significantly improve access to legal information and transform legal research in Switzerland. We fine-tune open models (Qwen2.5, Llama 3.2, Phi-3.5) and compare them to larger general-purpose and reasoning-tuned LLMs, including GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, and the open-source DeepSeek R1. Using an LLM-as-a-Judge framework, we find that fine-tuned models perform well in terms of lexical similarity, while larger models generate more legally accurate and coherent summaries. Interestingly, reasoning-focused models show no consistent benefit, suggesting that factual precision is more important than deep reasoning in this task. We release SLDS under a CC BY 4.0 license to support future research in cross-lingual legal summarization.
• Abstract（参考訳）: 法律研究は、弁護士が関連する事件を素早く特定するのに役立つ簡潔な要約(concise summaries)という見出しに依存する。 しかし、多くの裁判所の判断は、手作業によるアノテーションのコストが高いために欠落している。 このギャップに対処するために、スイス連邦最高裁判所の20万件の判決を含むスイスのランドマーク決定要約(SLDS)データセットを紹介します。 SLDSは、法的情報へのアクセスを大幅に改善し、スイスにおける法的研究を変革する可能性がある。 我々は、オープンモデル(Qwen2.5、Llama 3.2、Phi-3.5)をGPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、オープンソースのDeepSeek R1など、より汎用的で推論調整されたLLMと比較する。 LLM-as-a-Judge フレームワークを用いることで、細調整されたモデルは語彙的類似性の観点からうまく機能し、大きなモデルはより法的に正確で一貫性のある要約を生成する。 興味深いことに、推論に焦点を当てたモデルは一貫した利益を示さず、このタスクにおける深い推論よりも事実的精度の方が重要であることを示唆している。 SLDSをCC BY 4.0ライセンスでリリースし、言語間法的な要約の今後の研究を支援する。

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