論文の概要: Graph RAG for Legal Norms: A Hierarchical and Temporal Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.00039v1
• Date: Tue, 29 Apr 2025 18:36:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:55.117633
• Title: Graph RAG for Legal Norms: A Hierarchical and Temporal Approach
• Title（参考訳）: 法的規範のためのグラフRAG:階層的・時間的アプローチ
• Authors: Hudson de Martim,
• Abstract要約: 本稿では,法規範の分析と理解を目的としたグラフ検索拡張生成(Graph RAG)の適応を提案する。 構造化知識グラフとコンテキストに富んだテキストセグメントを組み合わせることで、Graph RAGは、固有の複雑さと膨大な法的データに対処する有望なソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This article proposes an adaptation of Graph Retrieval Augmented Generation (Graph RAG) specifically designed for the analysis and comprehension of legal norms, which are characterized by their predefined hierarchical structure, extensive network of internal and external references and multiple temporal versions. By combining structured knowledge graphs with contextually enriched text segments, Graph RAG offers a promising solution to address the inherent complexity and vast volume of legal data. The integration of hierarchical structure and temporal evolution into knowledge graphs - along with the concept of comprehensive Text Units - facilitates the construction of richer, interconnected representations of legal knowledge. Through a detailed analysis of Graph RAG and its application to legal norm datasets, this article aims to significantly advance the field of Artificial Intelligence applied to Law, creating opportunities for more effective systems in legal research, legislative analysis, and decision support.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,法規範の分析・理解に特化して設計されたグラフ検索拡張生成(Graph RAG)の適応について提案する。 構造化知識グラフとコンテキストに富んだテキストセグメントを組み合わせることで、Graph RAGは、固有の複雑さと膨大な法的データに対処する有望なソリューションを提供する。 階層構造の統合と知識グラフへの時間的進化は、包括的テキスト単位の概念とともに、法的な知識のよりリッチで相互接続された表現の構築を促進する。 本稿では、グラフRAGの詳細な分析と法規範データセットの適用を通じて、法に適用される人工知能の分野を著しく発展させ、法律研究、立法分析、意思決定支援においてより効果的なシステムを構築することを目的とする。

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