論文の概要: Retrieval-Augmented Detection of Potentially Abusive Clauses in Chilean Terms of Service

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.26019v1
• Date: Mon, 25 May 2026 16:38:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-26 19:50:20.525419
• Title: Retrieval-Augmented Detection of Potentially Abusive Clauses in Chilean Terms of Service
• Title（参考訳）: チリのサービス用語における潜在的乱用クローズの検索による検出
• Authors: Christoffer Loeffler, Tomás Rey Pizarro, Daniel Ignacio Miranda Vásquez, Andrea Martínez Freile,
• Abstract要約: 本稿では,チリのサービス用語における潜在的虐待条項の自動検出と分類のための検索拡張生成フレームワークを提案する。 ローカル実行用に設計され、効率的な節検出、ハイブリッドな高密度スパース検索、再ランク付け、そして中規模のオープンウェイト言語モデルをサポートするために即時拡張を組み合わせている。 また、違法、暗、グレーの条項にまたがる法的根拠のある24のカテゴリーにおいて、100の契約と10,029の注釈付き条項からなるチリの虐待的サービス拡張コーパスを紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Online Terms of Service often function as contracts of adhesion, creating asymmetries that may expose consumers to potentially abusive clauses. In Chile, assessing such clauses is legally challenging because some provisions clearly violate mandatory consumer law, whereas others depend on broader standards such as good faith and contractual imbalance. We present a retrieval-augmented generation framework for the automated detection and classification of potentially abusive clauses in Chilean Terms of Service. Designed for local execution, it combines efficient clause detection, hybrid dense--sparse retrieval, reranking, and prompt augmentation to support medium-sized open-weight language models. We also introduce the Chilean Abusive Terms of Service Extended corpus, comprising 100 contracts and 10,029 annotated clauses in 24 legally grounded categories spanning illegal, dark, and gray clauses. Experiments comparing commercial and open-weight language models, fine-tuned encoders, and traditional baselines show that retrieval-augmented prompting substantially improves performance and enables local models to approach larger cloud-based systems at lower computational and token cost. The study also contributes a refined legal annotation scheme and a practical design for AI-assisted consumer contract review.
• Abstract（参考訳）: オンラインサービスの用語は、しばしば癒着の契約として機能し、消費者が潜在的に虐待的な条項を露出する可能性のある対称性を作成する。 チリでは、そのような条項を評価することは法的に困難である、なぜならいくつかの条項は明らかに強制消費者法に違反しているのに対し、他の条項は善意や契約不均衡のようなより広範な基準に依存しているからである。 本稿では,チリのサービス用語における潜在的虐待条項の自動検出と分類のための検索拡張生成フレームワークを提案する。 局所的な実行のために設計され、効率的な節検出、ハイブリッドな高密度検索、再ランク付け、そして中規模のオープンウェイト言語モデルをサポートするために即時拡張を組み合わせている。 また、違法、暗、グレーの条項にまたがる法的根拠のある24のカテゴリーにおいて、100の契約と10,029の注釈付き条項からなるチリの虐待的サービス拡張コーパスを紹介します。 商用およびオープンウェイト言語モデル、微調整エンコーダ、従来のベースラインの比較実験により、検索強化プロンプトが性能を大幅に向上し、より低い計算とトークンコストで大規模クラウドベースシステムにアプローチできることを示した。 この研究は、洗練された法的なアノテーションスキームと、AI支援消費者契約レビューのための実用的な設計にも貢献している。

関連論文リスト

• Accurate Legal Reasoning at Scale: Neuro-Symbolic Offloading and Structural Auditability for Robust Legal Adjudication [0.0]
  法文はしばしば計算法的条項を含み、その理解には複雑な論理が必要である。 我々は、LLMを1度だけ使用して、法的テキストを決定論的自律契約言語に翻訳する、ニューロシンボリックなアプローチであるAmortized Intelligenceを提案する。 DACLをベースとしたエージェントは, ほぼ完全な整合性を実現し, 確率論的モデルで観測される「放散崖」を緩和する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-04T11:13:59Z)
• Automated Consistency Analysis for Legal Contracts [0.0]
  本稿では,法律契約の整合性解析を可能にするContractCheckという手法とツールについて述べる。 この分析は、SPAの節の実行のための前提条件の符号化に基づいている。 次に、考慮された契約の実行可能性をチェックするために、満足度モデュロ理論解決器を起動する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-25T15:29:36Z)
• The Art of Saying No: Contextual Noncompliance in Language Models [123.383993700586]
  本稿では,ユーザの要求に従わないモデルについて,コンテキスト非準拠の包括的分類を導入する。 我々の分類は、不完全、不完全、不完全、不決定、人為的要求を含む幅広いカテゴリーにまたがる。 言語モデルの非準拠性をテストするために,1000個の非準拠プロンプトの新たな評価スイートを開発するために,この分類法を用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-02T07:12:51Z)
• LegalPro-BERT: Classification of Legal Provisions by fine-tuning BERT Large Language Model [0.0]
  契約分析は、合意の範囲内で重要な規定及び段落の識別及び分類を必要とする。 LegalPro-BERTはBERTトランスフォーマーアーキテクチャモデルであり、法定条項の分類処理を効率的に行うために微調整を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-15T19:08:48Z)
• DELTA: Pre-train a Discriminative Encoder for Legal Case Retrieval via Structural Word Alignment [55.91429725404988]
  判例検索のための識別モデルであるDELTAを紹介する。 我々は浅層デコーダを利用して情報ボトルネックを作り、表現能力の向上を目指しています。 本手法は, 判例検索において, 既存の最先端手法よりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-27T10:40:14Z)
• Unfair TOS: An Automated Approach using Customized BERT [0.0]
  本稿では,SVC(Support Vector)と併用した前例のないカスタムBERTファインタニングに基づいて,TOS文書から不公平な条項検出を行う。 本研究は,不公平な節検出におけるマクロF1スコア0.922の有能な性能を示すとともに,各タグによる不公平な節の分類においても優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-20T10:42:15Z)
• ConReader: Exploring Implicit Relations in Contracts for Contract Clause Extraction [84.0634340572349]
  法律契約における暗黙の関係をモデル化し,契約条項の自動抽出(CCE)について検討する。 本研究ではまず,契約の複雑性問題を包括的に分析し,契約に共通する3つの暗黙の関係を抽出する。 本稿では,上記の3つの関係を利用して,より優れたコントラクト理解とCCEの改善を実現するための新しいフレームワークであるConReaderを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-17T02:15:18Z)
• Explainable Abuse Detection as Intent Classification and Slot Filling [66.80201541759409]
  我々は、システムがデータ検査だけで乱用を構成する事象を確実に学習できるという非現実的な期待を捨て、政策対応による悪用検出の概念を導入する。 目的分類とスロットフィリングのためのアーキテクチャは、モデル決定の根拠を提供しながら、悪用検出にどのように使用できるかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-06T03:33:30Z)
• Detecting Logical Relation In Contract Clauses [94.85352502638081]
  契約における節間の論理的関係の抽出を自動化する手法を開発する。 結果として得られたアプローチは、コントラクト作者が節間の潜在的な論理的衝突を検出するのに役立つだろう。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-02T19:26:32Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。