論文の概要: From Legal Texts to Defeasible Deontic Logic via LLMs: A Study in Automated Semantic Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.08899v1
• Date: Tue, 10 Jun 2025 15:25:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-11 15:11:42.67541
• Title: From Legal Texts to Defeasible Deontic Logic via LLMs: A Study in Automated Semantic Analysis
• Title（参考訳）: 法文から LLM による決定可能なデオン論理へ:自動意味解析における一考察
• Authors: Elias Horner, Cristinel Mateis, Guido Governatori, Agata Ciabattoni,
• Abstract要約: 本稿では,大言語モデル(LLM)を用いた法文の自動意味解析への新しいアプローチを提案する。 本稿では、複雑な規範言語を原子スニペットに分割し、デオン規則を抽出し、それらを構文的・意味的コヒーレンスとして評価する構造化パイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a novel approach to the automated semantic analysis of legal texts using large language models (LLMs), targeting their transformation into formal representations in Defeasible Deontic Logic (DDL). We propose a structured pipeline that segments complex normative language into atomic snippets, extracts deontic rules, and evaluates them for syntactic and semantic coherence. Our methodology is evaluated across various LLM configurations, including prompt engineering strategies, fine-tuned models, and multi-stage pipelines, focusing on legal norms from the Australian Telecommunications Consumer Protections Code. Empirical results demonstrate promising alignment between machine-generated and expert-crafted formalizations, showing that LLMs - particularly when prompted effectively - can significantly contribute to scalable legal informatics.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大言語モデル (LLM) を用いた法文の自動意味解析への新たなアプローチを提案する。 本稿では、複雑な規範言語を原子スニペットに分割し、デオン規則を抽出し、それらを構文的・意味的コヒーレンスとして評価する構造化パイプラインを提案する。 本手法は, オーストラリアの電気通信消費者保護法に基づく法則に着目し, 迅速な技術戦略, 微調整モデル, 多段階パイプラインなど, 様々なLCM構成で評価されている。 実証的な結果は、機械生成と専門家による形式化の間に有望な整合性を示し、LLM(特に効果的に刺激された場合)がスケーラブルな法的な情報伝達に大きく貢献することを示している。

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