論文の概要: Large Language Models Meet Legal Artificial Intelligence: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.09969v1
- Date: Fri, 12 Sep 2025 05:08:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-15 16:03:07.978961
- Title: Large Language Models Meet Legal Artificial Intelligence: A Survey
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルと法的な人工知能: 調査
- Authors: Zhitian Hou, Zihan Ye, Nanli Zeng, Tianyong Hao, Kun Zeng,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、法律人工知能(Legal AI)の開発を著しく進歩させた。
本稿では16の法的LLMシリーズと47のLLMに基づく法的タスクのフレームワークについてレビューする。
また、15のベンチマークと29のデータセットを収集し、異なる法的能力を評価します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.530971874880427
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) have significantly advanced the development of Legal Artificial Intelligence (Legal AI) in recent years, enhancing the efficiency and accuracy of legal tasks. To advance research and applications of LLM-based approaches in legal domain, this paper provides a comprehensive review of 16 legal LLMs series and 47 LLM-based frameworks for legal tasks, and also gather 15 benchmarks and 29 datasets to evaluate different legal capabilities. Additionally, we analyse the challenges and discuss future directions for LLM-based approaches in the legal domain. We hope this paper provides a systematic introduction for beginners and encourages future research in this field. Resources are available at https://github.com/ZhitianHou/LLMs4LegalAI.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は近年、法的なタスクの効率と精度を高めるために、法的な人工知能(Legal AI)の開発を著しく進歩させてきた。
法律分野におけるLLMに基づくアプローチの研究と応用を前進させるために,法的なタスクのための16の法的なLLMシリーズと47のLLMベースのフレームワークの包括的なレビューと,異なる法的な能力を評価するために15のベンチマークと29のデータセットを収集する。
さらに、法域におけるLCMに基づくアプローチの課題を分析し、今後の方向性について論じる。
本論文は初心者に体系的な紹介を提供し,今後の研究を促進することを願っている。
リソースはhttps://github.com/ZhitianHou/LLMs4LegalAIで入手できる。
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