論文の概要: Debate-Feedback: A Multi-Agent Framework for Efficient Legal Judgment Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.05358v1
• Date: Mon, 07 Apr 2025 09:34:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-09 13:29:01.057811
• Title: Debate-Feedback: A Multi-Agent Framework for Efficient Legal Judgment Prediction
• Title（参考訳）: Debate-Feedback: 効率的な法的判断予測のためのマルチエージェントフレームワーク
• Authors: Xi Chen, Mao Mao, Shuo Li, Haotian Shangguan,
• Abstract要約: 本稿では,Debate-Feedbackアーキテクチャに基づく新たな法的判断予測モデルを提案する。 従来の手法とは異なり、我々のモデルは大規模な歴史的データセットの必要性を最小限に抑え、効率を大幅に改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.196065223124077
• License:
• Abstract: The use of AI in legal analysis and prediction (LegalAI) has gained widespread attention, with past research focusing on retrieval-based methods and fine-tuning large models. However, these approaches often require large datasets and underutilize the capabilities of modern large language models (LLMs). In this paper, inspired by the debate phase of real courtroom trials, we propose a novel legal judgment prediction model based on the Debate-Feedback architecture, which integrates LLM multi-agent debate and reliability evaluation models. Unlike traditional methods, our model achieves significant improvements in efficiency by minimizing the need for large historical datasets, thus offering a lightweight yet robust solution. Comparative experiments show that it outperforms several general-purpose and domain-specific legal models, offering a dynamic reasoning process and a promising direction for future LegalAI research.
• Abstract（参考訳）: 法的な分析と予測(LegalAI)におけるAIの利用は、検索に基づく手法と微調整された大規模モデルに焦点をあてた過去の研究によって、広く注目を集めている。 しかしながら、これらのアプローチは、しばしば大規模なデータセットを必要とし、近代的な大規模言語モデル(LLM)の能力を過小評価する。 本稿では, 実際の法廷裁判の議論段階に着想を得て, LLMマルチエージェント論争と信頼性評価モデルを統合した, 議論・フィードバックアーキテクチャに基づく新たな法的判断予測モデルを提案する。 従来の手法とは異なり、当社のモデルは、大規模な履歴データセットの必要性を最小限に抑え、軽量で堅牢なソリューションを提供することにより、効率を大幅に改善する。 比較実験により、これはいくつかの汎用およびドメイン固有の法モデルよりも優れており、動的推論プロセスと将来のLegalAI研究の有望な方向性を提供する。

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