基于 LLM 的 NLI 技术用于分析社交媒体证据的法律决策支持系统
计算与语言
2024-10-22 v1 人工智能
机器学习
摘要
本文呈现我们系统描述和错误分析,我们的提交项在 NLLP 2024 共享任务中的法律自然语言推理 (L-NLI) \citep{hagag2024legallenssharedtask2024}。该任务要求将这些关系分类为包含、矛盾或中性,指示评论与投诉之间的任何关联。我们的系统以显著优于其他提交项的大幅优势脱颖而出,展示了我们方法在法律文本分析中的有效性。我们提供了对每种模型和方法测试的优势与局限性的详细分析,以及详尽的错误分析和未来改进建议。本文旨在为日益增长的法律 NLP 领域做出贡献,通过提供有关在法律语境中进行自然语言推理的先进技术见解,使其对法律领域的专家和新人均易于理解。
引用
@article{arxiv.2410.15990,
title = {Augmenting Legal Decision Support Systems with LLM-based NLI for Analyzing Social Media Evidence},
author = {Ram Mohan Rao Kadiyala and Siddartha Pullakhandam and Kanwal Mehreen and Subhasya Tippareddy and Ashay Srivastava},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.15990},
year = {2024}
}
备注
8 pages , accepted to emnlp 2024