論文の概要: DALDALL: Data Augmentation for Lexical and Semantic Diverse in Legal Domain by leveraging LLM-Persona

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.22765v1
• Date: Tue, 24 Mar 2026 03:49:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-25 19:53:37.288289
• Title: DALDALL: Data Augmentation for Lexical and Semantic Diverse in Legal Domain by leveraging LLM-Persona
• Title（参考訳）: DALDALL:LLM-Personaを利用した法律領域における語彙と意味の多様性のためのデータ拡張
• Authors: Janghyeok Choi, Jaewon Lee, Sungzoon Cho,
• Abstract要約: 我々は、法情報検索(IR)に適したペルソナベースのデータ拡張フレームワークであるDALDALLを紹介する。 本手法では, 弁護士, 検察官, 裁判官など, ドメイン固有の専門的なペルソナを用いて, バニラのアプローチよりも語彙的, 意味的な多様性を著しく向上させる合成クエリを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.49224712079782
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Data scarcity remains a persistent challenge in low-resource domains. While existing data augmentation methods leverage the generative capabilities of large language models (LLMs) to produce large volumes of synthetic data, these approaches often prioritize quantity over quality and lack domain-specific strategies. In this work, we introduce DALDALL, a persona-based data augmentation framework tailored for legal information retrieval (IR). Our method employs domain-specific professional personas--such as attorneys, prosecutors, and judges--to generate synthetic queries that exhibit substantially greater lexical and semantic diversity than vanilla prompting approaches. Experiments on the CLERC and COLIEE benchmarks demonstrate that persona-based augmentation achieves improvement in lexical diversity as measured by Self-BLEU scores, while preserving semantic fidelity to the original queries. Furthermore, dense retrievers fine-tuned on persona-augmented data consistently achieve competitive or superior recall performance compared to those trained on original data or generic augmentations. These findings establish persona-based prompting as an effective strategy for generating high-quality training data in specialized, low-resource domains.
• Abstract（参考訳）: データ不足は、低リソース領域における永続的な課題である。 既存のデータ拡張手法では、大規模言語モデル(LLM)の生成能力を利用して大量の合成データを生成するが、これらの手法は品質よりも量を優先し、ドメイン固有の戦略を欠くことが多い。 本研究では,法律情報検索(IR)に適したペルソナベースのデータ拡張フレームワークであるDALDALLを紹介する。 本手法では, 弁護士, 検察官, 裁判官など, ドメイン固有の専門的なペルソナを用いて, バニラのアプローチよりも語彙的, 意味的な多様性を著しく向上させる合成クエリを生成する。 CLERCとCOLIEEベンチマークの実験により、ペルソナに基づく拡張は、オリジナルのクエリに対する意味的忠実性を維持しながら、自己BLEUスコアによって測定された語彙の多様性の向上を実現することが示された。 さらに、ペルソナ強化データに微調整された高密度レトリバーは、元のデータやジェネリック拡張で訓練されたものと比較して、競争力や優れたリコール性能を一貫して達成している。 これらの知見は,特定低リソース領域における高品質なトレーニングデータを生成するための効果的な戦略としてペルソナベースのプロンプトを確立した。

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