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 16:13:23.313133
- 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: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- 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。
関連論文リスト
- Legal interpretation and AI: from expert systems to argumentation and LLMs [0.0]
AIと法の研究は、その進化したアプローチと方法論の文脈において、異なる方法で法的な解釈に直面してきた。
専門家システムの研究は、人間が生成した解釈を知識ベースに転送できることを保証することを目的として、法的な知識工学に重点を置いている。
議論に関する研究は、解釈的議論の構造とそれらの弁証的相互作用を表現することを目的としている。
機械学習の研究は、一般化された特殊化された言語モデルを通して、解釈的提案と議論の自動生成に焦点を当てている。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-05T17:22:56Z) - LegalOne: A Family of Foundation Models for Reliable Legal Reasoning [54.57434222018289]
我々は、中国の法律ドメインに特化された基礎モデルのファミリーであるLegalOneを紹介します。
LegalOneは、法的推論をマスターするために設計された包括的な3フェーズパイプラインを通じて開発されている。
LegalOneの重み付けとLegalKit評価フレームワークを公開して、Legal AIの分野を前進させます。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-31T10:18:32Z) - PLawBench: A Rubric-Based Benchmark for Evaluating LLMs in Real-World Legal Practice [67.71760070255425]
本稿では,大規模言語モデル (LLM) を評価するための実践的ベンチマークであるPLawBenchを紹介する。
PLawBenchは、13の実践的な法的シナリオにわたる850の質問で構成され、各質問には専門家が設計した評価ルーブが伴っている。
人間の専門的判断に合わせたLLMに基づく評価器を用いて,10種類の最先端のLLMを評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-23T11:36:10Z) - Not ready for the bench: LLM legal interpretation is unstable and out of step with human judgments [2.8622281002418357]
近年の学問では、法的実践者が解釈ツールキットに大きな言語モデル(LLM)を追加することが提案されている。
この研究は、法学者や連邦判事が最近実施したLSM解釈に対する実証的な議論を提供する。
我々の英語調査は、モデルが安定した解釈判断を提供していないことを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-29T10:21:25Z) - GLARE: Agentic Reasoning for Legal Judgment Prediction [60.13483016810707]
法学分野では、法的判断予測(LJP)がますます重要になっている。
既存の大規模言語モデル (LLM) には、法的な知識が不足しているため、推論に不十分な重大な問題がある。
GLAREは,異なるモジュールを呼び出し,重要な法的知識を動的に獲得するエージェント的法的推論フレームワークである。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-22T13:38:12Z) - A Law Reasoning Benchmark for LLM with Tree-Organized Structures including Factum Probandum, Evidence and Experiences [76.73731245899454]
本稿では,階層的なファクトラム,証拠,暗黙的な経験に富む透明な法理推論スキーマを提案する。
このスキーマにインスパイアされた課題は、テキストのケース記述を取り込み、最終決定を正当化する階層構造を出力する。
このベンチマークは、Intelligent Courtにおける透明で説明可能なAI支援法推論の道を開く」。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-02T10:26:54Z) - AnnoCaseLaw: A Richly-Annotated Dataset For Benchmarking Explainable Legal Judgment Prediction [56.797874973414636]
AnnoCaseLawは、アメリカ合衆国控訴裁判所の無視事件を慎重に注釈付けした471のデータセットである。
我々のデータセットは、より人間らしく説明可能な法的な判断予測モデルの基礎となる。
その結果、LJPは依然として厳しい課題であり、法的な前例の適用は特に困難であることが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-28T19:14:48Z) - The explanation dialogues: an expert focus study to understand requirements towards explanations within the GDPR [47.06917254695738]
我々は、XAIに対する法的専門家や実践者の期待、推論、理解を明らかにするための専門的な研究である説明対話(Explaination Dialogues)を提示する。
調査はオンラインアンケートとフォローアップインタビューで構成されており、クレジットドメインのユースケースを中心に行われている。
提示された説明は、情報を理解して欠くことは困難であり、データコントローラと主題の異なる関心事から生じる問題について議論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-09T15:50:02Z) - Impacts of Continued Legal Pre-Training and IFT on LLMs' Latent Representations of Human-Defined Legal Concepts [0.0]
我々は、人間定義の法的概念を含む、最近のAI & Lawから7つの異なるテキストシーケンスを調査した。
そこで,本研究では,人間の法的知識の構造に対応する新たな注意パターンを導入したかどうかを検証し,生の注意点変化パターンを可視化した。
本調査により,(1) 法的訓練の効果は, 法的概念に不均一に分散し, (2) 法的訓練で学んだ法的知識の文脈表現は, 法的概念の構造と一致しないことが明らかとなった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-15T19:06:14Z) - DELTA: Pre-train a Discriminative Encoder for Legal Case Retrieval via Structural Word Alignment [55.91429725404988]
判例検索のための識別モデルであるDELTAを紹介する。
我々は浅層デコーダを利用して情報ボトルネックを作り、表現能力の向上を目指しています。
本手法は, 判例検索において, 既存の最先端手法よりも優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-27T10:40:14Z) - Leveraging Large Language Models for Learning Complex Legal Concepts through Storytelling [43.243889347008455]
我々は,非専門家がストーリーテリングを通じて複雑な法的概念を学ぶのを支援するために,法律教育における大規模言語モデル(LLM)の新たな応用法を提案する。
そこで我々は,294の複雑な法的教義からなり,それぞれに物語と複数の選択肢の質問が伴う新たなデータセットであるLegalStoriesを紹介した。
LLMが生成した物語は、定義のみに比較して、法的概念の理解と、非ネイティブ話者間の法律への関心を高めることが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-26T20:56:06Z) - Can ChatGPT Perform Reasoning Using the IRAC Method in Analyzing Legal
Scenarios Like a Lawyer? [14.103170412148584]
IRAC法によるコーパスの解析にChatGPTを適用した。
コーパス内の各シナリオは、半構造化形式で完全なIRAC分析で注釈付けされる。
また, IRAC分析におけるChatGPTの初回評価を行い, 法的専門職の分析との整合性について検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-23T12:51:49Z) - Enhancing Pre-Trained Language Models with Sentence Position Embeddings
for Rhetorical Roles Recognition in Legal Opinions [0.16385815610837165]
法的意見の規模は増え続けており、法的意見の修辞的役割を正確に予測できるモデルを開発することはますます困難になっている。
本稿では,文の位置情報に関する知識によって強化された事前学習言語モデル(PLM)を用いて,修辞的役割を自動的に予測する新しいモデルアーキテクチャを提案する。
LegalEval@SemEval2023コンペティションの注釈付きコーパスに基づいて、我々のアプローチではパラメータが少なく、計算コストが低下することを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-08T20:33:55Z) - Prototype-Based Interpretability for Legal Citation Prediction [16.660004925391842]
我々は、前例と立法規定の両方に関して、弁護士の思考過程と平行してタスクを設計する。
最初の実験結果から,法の専門家のフィードバックを得て,対象の引用予測を洗練する。
我々は,弁護士が使用する決定パラメータに固執しながら,高い性能を達成し,解釈可能性を高めるためのプロトタイプアーキテクチャを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-25T21:40:58Z) - SAILER: Structure-aware Pre-trained Language Model for Legal Case
Retrieval [75.05173891207214]
判例検索は知的法体系において中心的な役割を果たす。
既存の言語モデルの多くは、異なる構造間の長距離依存関係を理解するのが難しい。
本稿では, LEgal ケース検索のための構造対応プレトランザクショナル言語モデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-22T10:47:01Z) - Law to Binary Tree -- An Formal Interpretation of Legal Natural Language [3.1468624343533844]
本稿では,法学,特に法律分類学に基づく新たな手法を提案する。
本手法は,法文書の規則を二分木と解釈し,法的推論システムによる決定と論理的矛盾の解決を容易にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-16T08:26:32Z) - Exploiting Contrastive Learning and Numerical Evidence for Confusing
Legal Judgment Prediction [46.71918729837462]
訴訟の事実記述文を考慮し、法的判断予測は、事件の告訴、法律記事、刑期を予測することを目的としている。
従来の研究では、標準的なクロスエントロピー分類損失と異なる分類誤差を区別できなかった。
本稿では,モコに基づく教師付きコントラスト学習を提案する。
さらに,事前学習した数値モデルにより符号化された抽出された犯罪量による事実記述の表現をさらに強化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-15T15:53:56Z) - LexGLUE: A Benchmark Dataset for Legal Language Understanding in English [15.026117429782996]
我々は,多種多様なNLUタスクのモデル性能を評価するためのデータセットの集合であるLexGLUEベンチマークを紹介する。
また、複数の汎用的および法的指向モデルの評価と分析を行い、後者が複数のタスクにまたがるパフォーマンス改善を一貫して提供することを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-03T10:50:51Z) - Lawformer: A Pre-trained Language Model for Chinese Legal Long Documents [56.40163943394202]
我々は,中国法定長文理解のためのLongformerベースの事前学習言語モデル,Lawformerをリリースする。
判決の予測,類似事例の検索,法的読解,法的質問の回答など,さまざまな法務上の課題について法務担当者を評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-09T09:39:25Z) - How Does NLP Benefit Legal System: A Summary of Legal Artificial
Intelligence [81.04070052740596]
法律人工知能(Legal AI)は、人工知能、特に自然言語処理の技術を適用して、法的領域におけるタスクに役立てることに焦点を当てている。
本稿では,LegalAIにおける研究の歴史,現状,今後の方向性について紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-25T14:45:15Z) - Distinguish Confusing Law Articles for Legal Judgment Prediction [30.083642130015317]
LJP(Lawal Judgment Prediction)は、その事実を記述したテキストが与えられた場合、訴訟の判断結果を自動的に予測するタスクである。
LJP の課題を解決するために,エンド・ツー・エンドのモデル LADAN を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-06T11:09:44Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。