論文の概要: Augmenting Legal Decision Support Systems with LLM-based NLI for Analyzing Social Media Evidence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15990v1
- Date: Mon, 21 Oct 2024 13:20:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-22 13:21:57.719213
- Title: Augmenting Legal Decision Support Systems with LLM-based NLI for Analyzing Social Media Evidence
- Title（参考訳）: LLMに基づくNLIによるソーシャルメディア証拠分析による法的意思決定支援システムの強化
- Authors: Ram Mohan Rao Kadiyala, Siddartha Pullakhandam, Kanwal Mehreen, Subhasya Tippareddy, Ashay Srivastava,
- Abstract要約: 本稿は,NLLP 2024におけるL-NLI(Lawal Natural Language Inference)の共有タスクのシステム記述とエラー解析について述べる。
このタスクは、レビューと苦情の関連性を示す、関係を関連づけられ、矛盾し、中立的なものに分類することを必要とした。
当システムでは, 勝訴として出現し, 他の項目を著しく上回り, 法的テキスト分析におけるアプローチの有効性を実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: This paper presents our system description and error analysis of our entry for NLLP 2024 shared task on Legal Natural Language Inference (L-NLI) \citep{hagag2024legallenssharedtask2024}. The task required classifying these relationships as entailed, contradicted, or neutral, indicating any association between the review and the complaint. Our system emerged as the winning submission, significantly outperforming other entries with a substantial margin and demonstrating the effectiveness of our approach in legal text analysis. We provide a detailed analysis of the strengths and limitations of each model and approach tested, along with a thorough error analysis and suggestions for future improvements. This paper aims to contribute to the growing field of legal NLP by offering insights into advanced techniques for natural language inference in legal contexts, making it accessible to both experts and newcomers in the field.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,NLLP 2024におけるL-NLI(Lop{hagag2024legallenssharedtask2024})とL-NLI(Lop{hagag2024legallenssharedtask2024})の共有タスクのシステム記述とエラー解析について述べる。
このタスクは、これらの関係を、レビューと苦情の関連性を示す、関連する、矛盾した、あるいは中立的なものとして分類することを必要とした。
当システムでは, 勝訴として出現し, 他の項目を著しく上回り, 法的テキスト分析におけるアプローチの有効性を実証した。
テスト対象のモデルとアプローチの長所と短所を詳細に分析し,詳細なエラー解析と今後の改善の提案を行う。
本稿は, 法的文脈における自然言語推論の先進的技術に関する洞察を提供することによって, 法的NLPの分野の発展に寄与することを目的としている。
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