基于大语言模型的争议解决辅助系统 DRAssist
计算与语言
2025-09-03 v1
摘要
在税务、保险、银行、医疗等几乎所有领域都会发生两方之间的争议。这些争议通常在特定论坛（例如消费者法院）中解决，在此期间会呈报事实、讨论分歧点、听取双方的论点及具体诉求，并最终由人类法官作出裁决，往往偏向其中一方。本文探讨了将大语言模型 (LLM) 作为人类法官解决此类争议的辅助工具，作为我们 DRAssist 系统的一部分。我们专注于两个具体领域的争议——汽车保险和域名争议。DRAssist 通过识别争议的关键结构元素（例如事实、分歧点、论点），将非结构化的争议描述总结为每个争议的结构化摘要。随后我们探讨了多种提示策略与多种 LLM 在协助解决这些领域争议方面的能力。在 DRAssist 中，这些 LLM 被提示在三个不同层次上生成解决输出：(i) 识别争议中整体上较强的一方，(ii) 判断每一方的具体诉求是否可以被接受，(iii) 评估每一方的每一条论点是强还是弱。我们通过适当的评估指标将 LLM 在所有这些任务上的表现与相关基线进行比较。
引用
@article{arxiv.2509.01962,
title = {DRAssist: Dispute Resolution Assistance using Large Language Models},
author = {Sachin Pawar and Manoj Apte and Girish K. Palshikar and Basit Ali and Nitin Ramrakhiyani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.01962},
year = {2025}
}
备注
Accepted at the 20th International Conference on Artificial Intelligence and Law (ICAIL 2025)