論文の概要: Auto-Drafting Police Reports from Noisy ASR Outputs: A Trust-Centered LLM Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07677v1
• Date: Tue, 11 Feb 2025 16:27:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 18:22:48.237864
• Title: Auto-Drafting Police Reports from Noisy ASR Outputs: A Trust-Centered LLM Approach
• Title（参考訳）: ノイズの多いASR出力からの自動ドラフト警察の報告:信頼中心のLLMアプローチ
• Authors: Param Kulkarni, Yingchi Liu, Hao-Ming Fu, Shaohua Yang, Isuru Gunasekara, Matt Peloquin, Noah Spitzer-Williams, Xiaotian Zhou, Xiaozhong Liu, Zhengping Ji, Yasser Ibrahim,
• Abstract要約: 本研究では,複雑な,騒々しい,複数ロールの対話データから,警察報告のドラフトを生成するために設計された,革新的なAI駆動システムを提案する。 我々のアプローチは、法執行機関の相互作用の重要な要素をインテリジェントに抽出し、ドラフトに含めます。 このフレームワークは、将来の警察行為において、レポートプロセスを変革し、監視、一貫性、公平性を高める可能性を秘めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.469965123352287
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Achieving a delicate balance between fostering trust in law en- forcement and protecting the rights of both officers and civilians continues to emerge as a pressing research and product challenge in the world today. In the pursuit of fairness and transparency, this study presents an innovative AI-driven system designed to generate police report drafts from complex, noisy, and multi-role dialogue data. Our approach intelligently extracts key elements of law enforcement interactions and includes them in the draft, producing structured narratives that are not only high in quality but also reinforce accountability and procedural clarity. This frame- work holds the potential to transform the reporting process, ensur- ing greater oversight, consistency, and fairness in future policing practices. A demonstration video of our system can be accessed at https://drive.google.com/file/d/1kBrsGGR8e3B5xPSblrchRGj- Y-kpCHNO/view?usp=sharing
• Abstract（参考訳）: 法執行における信頼の育成と、官民双方の権利の保護の微妙なバランスを取ることは、今日の世界における研究と製品への挑戦として現れ続けている。 本研究は,公正さと透明性を追求する上で,複雑な,騒々しい,複数ロールの対話データから警察報告草案を生成するために設計された,革新的なAI駆動システムを提案する。 我々のアプローチは、法執行機関の相互作用の重要な要素をインテリジェントに抽出し、それらを草案に含め、高品質であるだけでなく、説明責任や手続き的明確性も強化する構造化された物語を創出する。 このフレームワークは、将来の警察行為において、レポートプロセスを変革し、監視、一貫性、公平性を高める可能性を秘めている。 デモビデオはhttps://drive.google.com/file/d/1kBrsGGR8e3B5xPSblrchRGj-Y-kpCHNO/view? usp=共有

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