面向立法文本合并的自动化算法
计算与语言
2025-01-29 v1
摘要
本研究介绍了一种自动化处理法律语境下合并程序的方法，这是一项耗时的任务，传统上由法律专业人士执行。我们提出了一种生成式方法，用于处理立法文本，自动应用修订案例。该方法采用轻量量化生成模型，通过 LoRA 进行微调，以生成准确可靠的修订后文本。据作者所知，这是首次将生成模型应用于立法文本合并。我们的数据集已在 HuggingFace 上公开。实验结果表明，本方法在效率方面实现了显著提升，为法律文档的快速更新提供了可能。在一项具有挑战性的议案上，完整的自动化立法文本合并流程仅需数小时，成功率超过 63%。
引用
@article{arxiv.2501.16794,
title = {Algorithm for Automatic Legislative Text Consolidation},
author = {Matias Etcheverry and Thibaud Real and Pauline Chavallard},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.16794},
year = {2025}
}