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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.00039v3
• Date: Tue, 17 Jun 2025 15:18:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-18 15:22:20.431583
• Title: Graph RAG for Legal Norms: A Hierarchical, Temporal and Deterministic Approach
• Title（参考訳）: 法的規範のためのグラフRAG:階層的、時間的、決定論的アプローチ
• Authors: Hudson de Martim,
• Abstract要約: 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)の適応を提案する。
• 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. Legal texts are characterized by a predefined hierarchical structure, an extensive network of references and a continuous evolution through multiple temporal versions. This temporal dynamism poses a significant challenge for standard AI systems, demanding a deterministic representation of the law at any given point in time. To address this, our approach grounds the knowledge graph construction in a formal, FRBRoo-inspired model that distinguishes abstract legal works from their concrete textual expressions. We introduce a multi-layered representation of Temporal Versions (capturing date-specific changes) and Language Versions (capturing linguistic variations). By modeling normative evolution as a precise sequence of these versioned entities, we enable the construction of a knowledge graph that serves as a verifiable "ground truth". This allows Large Language Models to generate responses based on accurate, context-aware, and point-in-time correct legal information, overcoming the risk of temporal inaccuracies. Through a detailed analysis of this formal Graph RAG approach and its application to legal norm datasets, this article aims to advance the field of Artificial Intelligence applied to Law, creating opportunities for more effective and reliable 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)の適応を提案する。 法的テキストは、予め定義された階層構造、広範な参照のネットワーク、および複数の時間的バージョンによる継続的な進化によって特徴づけられる。 この時間的ダイナミズムは、標準的なAIシステムにとって重要な課題であり、任意の時点において法を決定論的に表現することを要求する。 これを解決するため,本手法では,抽象法的著作物を具体的テキスト表現と区別する形式的FRBRooモデルを用いて知識グラフの構築を行う。 本稿では,時間バージョン(日時特化変化のキャプチャ)と言語バージョン(言語変化のキャプチャ)の多層表現を導入する。 これらのバージョン付きエンティティの正確なシーケンスとしてノルマ的進化をモデル化することにより、検証可能な「基底真理」として機能する知識グラフの構築を可能にする。 これにより、大規模言語モデルでは、時間的不正確さのリスクを克服して、正確な、コンテキスト認識、およびポイントインタイムの法的情報に基づいて応答を生成することができる。 本稿では、この形式的なグラフRAGアプローチの詳細な分析と法規範データセットへの応用を通じて、法に適用される人工知能の分野を前進させ、法律研究、立法分析、意思決定支援においてより効果的で信頼性の高いシステムを構築することを目的とする。

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