論文の概要: Incorporating Legal Structure in Retrieval-Augmented Generation: A Case Study on Copyright Fair Use

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.02164v1
• Date: Sun, 04 May 2025 15:53:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.461225
• Title: Incorporating Legal Structure in Retrieval-Augmented Generation: A Case Study on Copyright Fair Use
• Title（参考訳）: 検索型世代における法的構造の導入:著作権フェアユースを事例として
• Authors: Justin Ho, Alexandra Colby, William Fisher,
• Abstract要約: 本稿では,米国著作権法におけるフェアユース・ドクトリンに合わせて,ドメイン固有のRetrieval-Augmented Generationの実装を提案する。 DMCA削除の頻度の増加とコンテンツクリエーターにとってアクセス可能な法的支援の欠如により、我々は、セマンティック検索と法知識グラフと裁判所引用ネットワークを組み合わせて、検索品質と推論信頼性を向上させる構造的アプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.99833362998488
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a domain-specific implementation of Retrieval-Augmented Generation (RAG) tailored to the Fair Use Doctrine in U.S. copyright law. Motivated by the increasing prevalence of DMCA takedowns and the lack of accessible legal support for content creators, we propose a structured approach that combines semantic search with legal knowledge graphs and court citation networks to improve retrieval quality and reasoning reliability. Our prototype models legal precedents at the statutory factor level (e.g., purpose, nature, amount, market effect) and incorporates citation-weighted graph representations to prioritize doctrinally authoritative sources. We use Chain-of-Thought reasoning and interleaved retrieval steps to better emulate legal reasoning. Preliminary testing suggests this method improves doctrinal relevance in the retrieval process, laying groundwork for future evaluation and deployment of LLM-based legal assistance tools.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,米国著作権法におけるフェアユース・ドクトリン(Fair Use Doctrine)に合わせて,ドメイン固有のRAG(Retrieval-Augmented Generation)の実装を提案する。 DMCA削除の頻度の増加とコンテンツクリエーターにとってアクセス可能な法的支援の欠如により、我々は、セマンティック検索と法知識グラフと裁判所引用ネットワークを組み合わせて、検索品質と推論信頼性を向上させる構造的アプローチを提案する。 我々のプロトタイプは、法定因子レベルでの法定前例(例えば、目的、性質、量、市場効果)をモデル化し、引用重み付きグラフ表現を取り入れて、教義的に権威のある情報源を優先する。 我々は、法的推論をよりうまくエミュレートするために、Chain-of-Thought推論とインターリーブされた検索ステップを使用します。 予備試験により,本手法は検索プロセスにおけるドクトリン関連性を向上し,LCMに基づく法的支援ツールの今後の評価・展開の基礎となるものとなることが示唆された。

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