論文の概要: Adaptive Collaboration of Arena-Based Argumentative LLMs for Explainable and Contestable Legal Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.18916v1
• Date: Sat, 21 Feb 2026 17:47:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-24 17:42:02.395344
• Title: Adaptive Collaboration of Arena-Based Argumentative LLMs for Explainable and Contestable Legal Reasoning
• Title（参考訳）: 説明可能な法則推論のためのアリーナ法則的LLMの適応的協調
• Authors: Hoang-Loc Cao, Phuc Ho, Truong Thanh Hung Nguyen, Phuc Truong Loc Nguyen, Dinh Thien Loc Nguyen, Hung Cao,
• Abstract要約: ACALは、アリーナを基盤とした量的双極性論証フレームワーク(A-QBAF)と適応的マルチエージェント協調を統合する神経シンボルフレームワークである。 ACALは専門家のエージェントチームを動的に配置して議論を構築し、競合するクレームを判断するために衝突解決メカニズムを採用し、境界線事件に対して不確実性を認識したエスカレーションを利用する。 我々のフレームワークはHuman-in-the-Loop (HITL) の競合性ワークフローをサポートしており、ユーザーは基礎となる推論グラフを直接監査して修正して最終判断に影響を与えることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4988096015658898
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Legal reasoning requires not only high accuracy but also the ability to justify decisions through verifiable and contestable arguments. However, existing Large Language Model (LLM) approaches, such as Chain-of-Thought (CoT) and Retrieval-Augmented Generation (RAG), often produce unstructured explanations that lack a formal mechanism for verification or user intervention. To address this limitation, we propose Adaptive Collaboration of Argumentative LLMs (ACAL), a neuro-symbolic framework that integrates adaptive multi-agent collaboration with an Arena-based Quantitative Bipolar Argumentation Framework (A-QBAF). ACAL dynamically deploys expert agent teams to construct arguments, employs a clash resolution mechanism to adjudicate conflicting claims, and utilizes uncertainty-aware escalation for borderline cases. Crucially, our framework supports a Human-in-the-Loop (HITL) contestability workflow, enabling users to directly audit and modify the underlying reasoning graph to influence the final judgment. Empirical evaluations on the LegalBench benchmark demonstrate that ACAL outperforms strong baselines across Gemini-2.5-Flash-Lite and Gemini-2.5-Flash architectures, effectively balancing efficient predictive performance with structured transparency and contestability. Our implementation is available at: https://github.com/loc110504/ACAL.
• Abstract（参考訳）: 法的な推論には、高い正確性だけでなく、検証可能な議論を通じて決定を正当化する能力も必要である。 しかしながら、Chain-of-Thought (CoT) や Retrieval-Augmented Generation (RAG) のような既存のLarge Language Model (LLM) アプローチでは、検証やユーザ介入の正式なメカニズムが欠如している非構造的な説明がしばしば発生する。 この制限に対処するため、アリーナをベースとした量的双極性アグラデーションフレームワーク(A-QBAF)と適応的マルチエージェント協調を統合したニューロシンボリック・フレームワークであるアダプティブ・コラボレーション・オブ・アグラデーティブ・LLM(ACAL)を提案する。 ACALは専門家のエージェントチームを動的に配置して議論を構築し、競合するクレームを判断するために衝突解決メカニズムを採用し、境界線事件に対して不確実性を認識したエスカレーションを利用する。 重要な点として、我々のフレームワークはHuman-in-the-Loop(HITL)の競合性ワークフローをサポートしており、ユーザーは基礎となる推論グラフを直接監査し、修正して最終判断に影響を与えることができる。 LegalBenchベンチマークの実証的な評価によると、ACALはGemini-2.5-Flash-LiteアーキテクチャとGemini-2.5-Flashアーキテクチャで強力なベースラインを上回り、構造化された透明性と競合性によって効率的な予測性能のバランスをとる。 私たちの実装は、https://github.com/loc110504/ACAL.comで利用可能です。

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