論文の概要: Optimizing Legal Document Retrieval in Vietnamese with Semi-Hard Negative Mining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.14619v1
• Date: Sat, 19 Jul 2025 13:30:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-22 20:51:31.971888
• Title: Optimizing Legal Document Retrieval in Vietnamese with Semi-Hard Negative Mining
• Title（参考訳）: 半ハード負のマイニングによるベトナムにおける法的文書検索の最適化
• Authors: Van-Hoang Le, Duc-Vu Nguyen, Kiet Van Nguyen, Ngan Luu-Thuy Nguyen,
• Abstract要約: 本稿では,法的文書検索の効率と精度を高めるために,検索と再ランクからなる2段階の枠組みを提案する。 鍵となるイノベーションは、検索の有効性を評価するExist@mメトリックの導入と、トレーニングバイアスを軽減するためのセミハードネガティブの使用である。 このフレームワークは、最適化されたデータ処理、調整された損失関数、バランスの取れた負のサンプリングが、法的な文脈で堅牢な検索強化システムを構築する上で重要であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.233176571117095
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) face significant challenges in specialized domains like law, where precision and domain-specific knowledge are critical. This paper presents a streamlined two-stage framework consisting of Retrieval and Re-ranking to enhance legal document retrieval efficiency and accuracy. Our approach employs a fine-tuned Bi-Encoder for rapid candidate retrieval, followed by a Cross-Encoder for precise re-ranking, both optimized through strategic negative example mining. Key innovations include the introduction of the Exist@m metric to evaluate retrieval effectiveness and the use of semi-hard negatives to mitigate training bias, which significantly improved re-ranking performance. Evaluated on the SoICT Hackathon 2024 for Legal Document Retrieval, our team, 4Huiter, achieved a top-three position. While top-performing teams employed ensemble models and iterative self-training on large bge-m3 architectures, our lightweight, single-pass approach offered a competitive alternative with far fewer parameters. The framework demonstrates that optimized data processing, tailored loss functions, and balanced negative sampling are pivotal for building robust retrieval-augmented systems in legal contexts.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、精度とドメイン固有の知識が不可欠である法律のような専門分野において、重大な課題に直面します。 本稿では,法定文書検索の効率と精度を高めるために,検索と再ランクからなる2段階の合理化フレームワークを提案する。 提案手法では,高速な候補探索のために微調整のBiエンコーダを使用し,その後,戦略的負のサンプルマイニングによって最適化された正確な再ランク付けを行うクロスエンコーダを用いる。 主なイノベーションは、検索の有効性を評価するためのExist@mメトリックの導入と、トレーニングバイアスを軽減するための半ハードなネガティブの使用である。 SoICT Hackathon 2024 for Legal Document Retrievalで評価され、私たちのチームである4Huiterはトップ3の地位を獲得しました。 トップパフォーマンスチームは大規模なbge-m3アーキテクチャでアンサンブルモデルと反復的な自己学習を採用しましたが、軽量でシングルパスのアプローチは、はるかに少ないパラメータで競合する代替手段を提供しました。 このフレームワークは、最適化されたデータ処理、調整された損失関数、バランスの取れた負のサンプリングが、法的な文脈で堅牢な検索強化システムを構築する上で重要であることを示す。

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