論文の概要: Legal Assist AI: Leveraging Transformer-Based Model for Effective Legal Assistance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.22003v1
- Date: Wed, 28 May 2025 06:06:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-29 17:35:50.436221
- Title: Legal Assist AI: Leveraging Transformer-Based Model for Effective Legal Assistance
- Title（参考訳）: 法的支援AI: 効果的な法的支援のためのトランスフォーマーベースモデルを活用する
- Authors: Jatin Gupta, Akhil Sharma, Saransh Singhania, Ali Imam Abidi,
- Abstract要約: インドの多くの市民は、限定的な認識と関連する法的情報へのアクセスのため、法的権利の活用に苦慮している。
本稿では,大規模言語モデル(LLM)による効果的な法的支援を提供することにより,このギャップを埋めるトランスフォーマーベースモデルであるLegal Assist AIを紹介する。
このモデルは、GPT-3.5 TurboやMistral 7Bといった最先端モデルに対して評価され、AIBEで60.08%のスコアを得た。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.18749305679160366
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Pursuit of accessible legal assistance in India faces a critical gap, as many citizens struggle to leverage their legal rights due to limited awareness and access to relevant legal information. This paper introduces Legal Assist AI, a transformer-based model designed to bridge this gap by offering effective legal assistance through large language models (LLMs). The system retrieves relevant legal information from a curated database and generates accurate responses, enabling effective assistance for diverse users, including legal professionals, scholars, and the general public. The model was fine-tuned on extensive datasets from the Indian legal domain, including Indian Constitution, Bharatiya Nyaya Sanhita (BNS), Bharatiya Nagarik Suraksha Sanhita (BNSS) and so forth, providing a robust understanding of the complexities of Indian law. By incorporating domain-specific legal datasets, the proposed model demonstrated remarkable efficiency and specialization in legal Question-Answering. The model was evaluated against state-of-the-art models such as GPT-3.5 Turbo and Mistral 7B, achieving a 60.08% score on the AIBE, outperforming its competitors in legal reasoning and accuracy. Unlike other models, Legal Assist AI avoided common issues such as hallucinations, making it highly reliable for practical legal applications. It showcases the model's applicability in real-world legal scenarios, with future iterations aiming to enhance performance and expand its dataset to cover a broader range of multilingual and case-specific queries as well.
- Abstract（参考訳）: インドにおけるアクセス可能な法的援助の追求は、多くの市民が、限定的な認識と関連する法的情報へのアクセスのために、法的権利の活用に苦慮しているため、重大なギャップに直面している。
本稿では,大規模な言語モデル(LLM)による効果的な法的支援を提供することにより,このギャップを埋めるトランスフォーマーベースモデルであるLawal Assist AIを紹介する。
本システムは、キュレートされたデータベースから関連する法的情報を検索し、正確な応答を生成し、法律専門家、学者、一般市民を含む多様なユーザに対して効果的な支援を可能にする。
このモデルは、インド憲法、バーラティヤ・ニヤヤ・サンヒタ(BNS)、バーラティヤ・ナガリック・スラクシャ・サナヒタ(BNSS)など、インド法域の広範なデータセットに基づいて微調整され、インドの法律の複雑さをしっかりと理解した。
ドメイン固有の法的データセットを組み込むことにより、提案モデルは、法的な質問応答において顕著な効率性と専門性を示した。
このモデルは、GPT-3.5 TurboやMistral 7Bのような最先端のモデルに対して評価され、AIBEで60.08%のスコアを獲得し、法的な推論と精度でライバルを上回った。
他のモデルとは異なり、Lawal Assist AIは幻覚のような一般的な問題を避け、実用的な法的な応用に高い信頼性を持たせた。
将来的なイテレーションでは、パフォーマンスの向上とデータセットを拡張して、より広範な多言語およびケース固有クエリをカバーすることを目指している。
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