論文の概要: Refining Financial Consumer Complaints through Multi-Scale Model Interaction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.09903v1
• Date: Mon, 14 Apr 2025 05:51:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-15 16:52:55.105211
• Title: Refining Financial Consumer Complaints through Multi-Scale Model Interaction
• Title（参考訳）: マルチスケールモデルインタラクションによる金融消費者苦情の精査
• Authors: Bo-Wei Chen, An-Zi Yen, Chung-Chi Chen,
• Abstract要約: 本稿では,非公式な会話文入力を説得力のある法的議論に変換する法文改良の課題について考察する。 我々は、請求合理性に関する公式判断を付した中国の金融紛争記録のデータセットであるFinDRを紹介した。 実験の結果,MSMI(Multi-Scale Model Interaction)はシングルパスプロンプト戦略を著しく上回ることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.504311452987036
• License:
• Abstract: Legal writing demands clarity, formality, and domain-specific precision-qualities often lacking in documents authored by individuals without legal training. To bridge this gap, this paper explores the task of legal text refinement that transforms informal, conversational inputs into persuasive legal arguments. We introduce FinDR, a Chinese dataset of financial dispute records, annotated with official judgments on claim reasonableness. Our proposed method, Multi-Scale Model Interaction (MSMI), leverages a lightweight classifier to evaluate outputs and guide iterative refinement by Large Language Models (LLMs). Experimental results demonstrate that MSMI significantly outperforms single-pass prompting strategies. Additionally, we validate the generalizability of MSMI on several short-text benchmarks, showing improved adversarial robustness. Our findings reveal the potential of multi-model collaboration for enhancing legal document generation and broader text refinement tasks.
• Abstract（参考訳）: 法的な文章は、法的な訓練を受けずに個人によって書かれた文書にしばしば欠落する、明確さ、形式性、およびドメイン固有の精度の能力を要求する。 このギャップを埋めるために,本論文では,非公式な会話文入力を説得力のある法的議論に変換する法文改良の課題について検討する。 我々は、請求合理性に関する公式判断を付した中国の金融紛争記録のデータセットであるFinDRを紹介した。 提案手法であるMulti-Scale Model Interaction (MSMI) は、軽量な分類器を利用して出力を評価し、Large Language Models (LLMs) による反復的改善を導出する。 実験の結果,MSMIはシングルパス促進戦略よりも有意に優れていた。 さらに、いくつかの短文ベンチマークでMSMIの一般化性を評価し、対向性の向上を示した。 本研究は, 法的文書生成の強化と, より広範なテキスト改善作業のためのマルチモデルコラボレーションの可能性を明らかにするものである。

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