論文の概要: Can LLMs Create Legally Relevant Summaries and Analyses of Videos?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.13772v1
• Date: Sat, 15 Nov 2025 07:30:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-19 16:23:52.706919
• Title: Can LLMs Create Legally Relevant Summaries and Analyses of Videos?
• Title（参考訳）: LLMは、法的に関係のある要約とビデオの分析を作成できるのか?
• Authors: Lyra Hoeben-Kuil, Gijs van Dijck, Jaromir Savelka, Johanna Gunawan, Konrad Kollnig, Marta Kolacz, Mindy Duffourc, Shashank Chakravarthy, Hannes Westermann,
• Abstract要約: 我々はLLMに、各ドメインの法的な問題を示す120本のYouTubeビデオに基づいて、法的文書の要約と草案作成を依頼する。 全体としては、71.7%が高品質、中質と評価されており、これは有望な結果である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.70743899286298
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding the legally relevant factual basis of an event and conveying it through text is a key skill of legal professionals. This skill is important for preparing forms (e.g., insurance claims) or other legal documents (e.g., court claims), but often presents a challenge for laypeople. Current AI approaches aim to bridge this gap, but mostly rely on the user to articulate what has happened in text, which may be challenging for many. Here, we investigate the capability of large language models (LLMs) to understand and summarize events occurring in videos. We ask an LLM to summarize and draft legal letters, based on 120 YouTube videos showing legal issues in various domains. Overall, 71.7\% of the summaries were rated as of high or medium quality, which is a promising result, opening the door to a number of applications in e.g. access to justice.
• Abstract（参考訳）: イベントの法的に関係のある事実の基盤を理解し、それをテキストで伝えることは、法律専門家にとって重要なスキルである。 このスキルは、フォーム(保険請求書など)やその他の法的文書(裁判所請求書など)を作成するのに重要であるが、日常の人々には困難であることが多い。 現在のAIアプローチは、このギャップを埋めることを目的としていますが、主に、テキストで何が起きたかを明確にするために、ユーザに依存しています。 本稿では,ビデオで発生した事象を理解し,要約する大規模言語モデル(LLM)の能力について検討する。 我々はLLMに、各ドメインの法的な問題を示す120本のYouTubeビデオに基づいて、法的文書の要約と草案作成を依頼する。 全体として、要約の71.7%は、高品質または中質と評価されており、これは有望な結果である。

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