論文の概要: Logical Lease Litigation: Prolog and LLMs for Rental Law Compliance in New York

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09204v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 11:45:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:44:56.679685
• Title: Logical Lease Litigation: Prolog and LLMs for Rental Law Compliance in New York
• Title（参考訳）: 論理的リース緩和:ニューヨークにおけるレンタル法コンプライアンスのためのプロログとLLM
• Authors: Sanskar Sehgal, Yanhong A. Liu,
• Abstract要約: 本稿では,ニューヨーク州における地主訴訟の分析を自動化するための新しいアプローチとシステムであるLogicLeaseを提案する。 LogicLeaseは、ケース記述を分析し、関連するすべての法律を引用することによって、関連する法的要件の遵守を決定する。 我々は、LogicLeaseの精度、効率、堅牢性を一連のテストで評価し、100%の精度と平均処理時間2.57秒を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.30693357740321775
• License:
• Abstract: Legal cases require careful logical reasoning following the laws, whereas interactions with non- technical users must be in natural language. As an application combining logical reasoning using Prolog and natural language processing using large language models (LLMs), this paper presents a novel approach and system, LogicLease, to automate the analysis of landlord-tenant legal cases in the state of New York. LogicLease determines compliance with relevant legal requirements by analyzing case descriptions and citing all relevant laws. It leverages LLMs for information extraction and Prolog for legal reasoning. By separating information extraction from legal reasoning, LogicLease achieves greater transparency and control over the legal logic applied to each case. We evaluate the accuracy, efficiency, and robustness of LogicLease through a series of tests, achieving 100% accuracy and an average processing time of 2.57 seconds. LogicLease presents advantages over state-of-the-art LLM- based legal analysis systems by providing clear, step-by-step reasoning, citing specific laws, and distinguishing itself by its ability to avoid hallucinations - a common issue in LLMs.
• Abstract（参考訳）: 法律の場合、法律に従って慎重な論理的推論を必要とするが、非技術ユーザーとの相互作用は自然言語でなければならない。 本稿では,Prologを用いた論理的推論と大規模言語モデル(LLM)を用いた自然言語処理を組み合わせたアプリケーションとして,ニューヨーク州における地主訴訟の分析を自動化するための新しいアプローチとシステムであるLogicLeaseを提案する。 LogicLeaseは、ケース記述を分析し、関連するすべての法律を引用することによって、関連する法的要件の遵守を決定する。 LLMを情報抽出に利用し、Prologを法的な推論に利用している。 LogicLeaseは、法的推論からの情報抽出を分離することにより、各ケースに適用される法論理の透明性と制御を向上する。 我々は、LogicLeaseの精度、効率、堅牢性を一連のテストで評価し、100%の精度と平均処理時間2.57秒を実現した。 LogicLeaseは、LLMの一般的な問題である幻覚を避ける能力によって、明確でステップバイステップの推論を提供し、特定の法則を引用し、自分自身を区別することで、最先端のLLMベースの法解析システムに対する利点を提示している。

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