論文の概要: Automating Legal Concept Interpretation with LLMs: Retrieval, Generation, and Evaluation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01743v2
- Date: Sun, 16 Feb 2025 09:15:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-18 14:06:37.707876
- Title: Automating Legal Concept Interpretation with LLMs: Retrieval, Generation, and Evaluation
- Title（参考訳）: LLMによる法的概念解釈の自動化:検索,生成,評価
- Authors: Kangcheng Luo, Quzhe Huang, Cong Jiang, Yansong Feng,
- Abstract要約: 法律記事には、常に変化する社会に適応するための曖昧な概念が含まれていることが多い。
厳密で専門的な注釈と法の専門家による要約が必要である。
法律専門家の教義をエミュレートすることで,新たな枠組みであるATRIEを導入する。
ATRIEは法的概念解釈器と法的な概念解釈評価器から構成される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.345475442620746
- License:
- Abstract: Legal articles often include vague concepts for adapting to the ever-changing society. Providing detailed interpretations of these concepts is a critical and challenging task even for legal practitioners. It requires meticulous and professional annotations and summarizations by legal experts, which are admittedly time-consuming and expensive to collect at scale. By emulating legal experts' doctrinal method, we introduce a novel framework, ATRIE, using large language models (LLMs) to AuTomatically Retrieve concept-related information, Interpret legal concepts, and Evaluate generated interpretations, eliminating dependence on legal experts. ATRIE comprises a legal concept interpreter and a legal concept interpretation evaluator. The interpreter uses LLMs to retrieve relevant information from judicial precedents and interpret legal concepts. The evaluator uses performance changes on legal concept entailment, a downstream task we propose, as a proxy of interpretation quality. Automatic and multifaceted human evaluations indicate that the quality of our interpretations is comparable to those written by legal experts, with superior comprehensiveness and readability. Although there remains a slight gap in accuracy, it can already assist legal practitioners in improving the efficiency of concept interpretation.
- Abstract（参考訳）: 法律記事には、常に変化する社会に適応するための曖昧な概念が含まれていることが多い。
これらの概念の詳細な解釈を提供することは、法律実務者にとっても批判的かつ困難な課題である。
厳密で専門的な注釈と法の専門家による要約が必要です。
法律専門家の教義的手法をエミュレートすることにより,大言語モデル(LLM)を用いた新しいフレームワークATRIEを導入し,概念的関連情報,解釈法的概念,生成した解釈の評価を行い,法律専門家への依存を排除した。
ATRIEは法的概念解釈器と法的な概念解釈評価器から構成される。
通訳はLLMを使用して、司法上の先例から関連情報を検索し、法的概念を解釈する。
この評価手法は,解釈品質の代用として提案するダウンストリームタスクである,法的概念の包摂に関する性能変化を利用する。
自動的・多面的評価は、我々の解釈の質が法の専門家によって書かれたものと同等であり、包括性と可読性が優れていることを示している。
精度には多少の差はあるが、既に法的実践者が概念解釈の効率を改善するのに役立てることができる。
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