論文の概要: GRAF: Graph Retrieval Augmented by Facts for Legal Question Answering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04119v1
- Date: Thu, 05 Dec 2024 12:37:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-06 14:41:25.898541
- Title: GRAF: Graph Retrieval Augmented by Facts for Legal Question Answering
- Title（参考訳）: GRAF: 法的回答のためのファクトによって強化されたグラフ検索
- Authors: Cristian-George Crăciun, Răzvan-Alexandru Smădu, Dumitru-Clementin Cercel, Mihaela-Claudia Cercel,
- Abstract要約: この研究は、低リソース言語のための法的ドメインであるMultiple-Choice QA(MCQA)を探求する。
JuROは3つの異なる試験と合計10,836の質問からなるルーマニア初の公開法的MCQAデータセットである。
我々はルーマニア語のための知識グラフであるLaw-RoGを最初に提案し、このKGは前述のコーパスから派生したものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1484381570538684
- License:
- Abstract: Pre-trained Language Models (PLMs) have shown remarkable performances in recent years, setting a new paradigm for NLP research and industry. The legal domain has received some attention from the NLP community partly due to its textual nature. Some tasks from this domain are represented by question-answering (QA) tasks. This work explores the legal domain Multiple-Choice QA (MCQA) for a low-resource language. The contribution of this work is multi-fold. We first introduce JuRO, the first openly available Romanian legal MCQA dataset, comprising three different examinations and a number of 10,836 total questions. Along with this dataset, we introduce CROL, an organized corpus of laws that has a total of 93 distinct documents with their modifications from 763 time spans, that we leveraged in this work for Information Retrieval (IR) techniques. Moreover, we are the first to propose Law-RoG, a Knowledge Graph (KG) for the Romanian language, and this KG is derived from the aforementioned corpus. Lastly, we propose a novel approach for MCQA, Graph Retrieval Augmented by Facts (GRAF), which achieves competitive results with generally accepted SOTA methods and even exceeds them in most settings.
- Abstract（参考訳）: プレトレーニング言語モデル(PLM)は近年顕著な性能を示し、NLP研究と産業の新しいパラダイムを確立している。
法的ドメインはNLPコミュニティから注目を集めている。
この領域のいくつかのタスクは質問応答(QA)タスクで表される。
この研究は、低リソース言語のための法的ドメインであるMultiple-Choice QA(MCQA)を探求する。
この作品の貢献は多岐にわたる。
JuROは3つの異なる試験と合計10,836の質問からなるルーマニア初の公開法的MCQAデータセットである。
このデータセットと合わせて、93の異なる文書を733のタイムスパンから修正した、組織化された法体系であるCROLを紹介し、この研究で活用した情報検索(IR)技術について紹介する。
さらに,ルーマニア語の知識グラフ(KG)であるLaw-RoGを初めて提案し,このKGは前述のコーパスから派生したものである。
最後に,一般に受け入れられているSOTA手法と競合する結果が得られるMCQA, Graph Retrieval Augmented by Facts (GRAF) を提案する。
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