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计算机科学 > 计算与语言

arXiv:2501.01743 (cs)
[提交于 2025年1月3日 (v1) ,最后修订 2025年5月31日 (此版本, v3)]

标题: 使用大型语言模型自动化法律解释:检索、生成和评估

标题: Automating Legal Interpretation with LLMs: Retrieval, Generation, and Evaluation

Authors:Kangcheng Luo, Quzhe Huang, Cong Jiang, Yansong Feng
摘要: 解释法律对于法律适应不断变化的社会始终至关重要。 即使对法律从业者来说,这也是一项关键且具有挑战性的任务,因为它需要法律专家进行细致而专业的注释和总结,这无疑在大规模收集时既耗时又昂贵。 为了减轻法律专家的负担,我们提出了一种自动法律解释的方法。 具体而言,通过模拟教义式法律研究,我们引入了一个新颖的框架——ATRIE(法律概念解释器),以解决法律解释中的典型任务:法律概念解释。 ATRIE利用大型语言模型(LLMs)自动检索与概念相关的信息、解释法律概念,并评估生成的解释,从而消除对法律专家的依赖。 ATRIE由法律概念解释器和法律概念解释评估器组成。 解释器使用LLMs从先前案例中检索相关信息并解释法律概念。 评估器使用我们在下游任务中提出的法律概念蕴含任务的表现变化作为解释质量的代理指标。 自动化且多方面的实证评估表明,我们的解释质量与法律专家撰写的解释相当,且在全面性和可读性方面更胜一筹。 尽管准确度上仍存在轻微差距,但它已经能够帮助法律从业者提高法律解释的效率。
摘要: Interpreting the law is always essential for the law to adapt to the ever-changing society. It is a critical and challenging task even for legal practitioners, as it requires meticulous and professional annotations and summarizations by legal experts, which are admittedly time-consuming and expensive to collect at scale. To alleviate the burden on legal experts, we propose a method for automated legal interpretation. Specifically, by emulating doctrinal legal research, we introduce a novel framework, ATRIE, to address Legal Concept Interpretation, a typical task in legal interpretation. ATRIE utilizes large language models (LLMs) to AuTomatically Retrieve concept-related information, Interpret legal concepts, and Evaluate generated interpretations, eliminating dependence on legal experts. ATRIE comprises a legal concept interpreter and a legal concept interpretation evaluator. The interpreter uses LLMs to retrieve relevant information from previous cases and interpret legal concepts. The evaluator uses performance changes on Legal Concept Entailment, a downstream task we propose, as a proxy of interpretation quality. Automated and multifaceted human evaluations indicate that the quality of our interpretations is comparable to those written by legal experts, with superior comprehensiveness and readability. Although there remains a slight gap in accuracy, it can already assist legal practitioners in improving the efficiency of legal interpretation.
评论: ACL 2025 主会议
主题: 计算与语言 (cs.CL) ; 人工智能 (cs.AI)
引用方式: arXiv:2501.01743 [cs.CL]
  (或者 arXiv:2501.01743v3 [cs.CL] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.01743
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Kangcheng Luo [查看电子邮件]
[v1] 星期五, 2025 年 1 月 3 日 10:11:38 UTC (558 KB)
[v2] 星期日, 2025 年 2 月 16 日 09:15:08 UTC (569 KB)
[v3] 星期六, 2025 年 5 月 31 日 13:48:07 UTC (574 KB)
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