LegalReasoner: 基于LLM的法律判决推理的分步验证-纠正
人工智能
2025-06-10 v1
摘要
法律判决预测（LJP）旨在通过基于案件主张和事实作出最终裁决，作为法官使用，对司法领域的决策支持和司法效率提升发挥着重要作用。然而，现有方法在进行复杂法律推理时常常出现逻辑错误。我们提出LegalReasoner，通过对推理过程的分步验证和纠正来增强LJP的可靠性。具体而言，它首先识别争议点以分解复杂案件，然后在进行分步推理时采用过程验证器从正确性、可行性和潜在性三个角度验证每一步的逻辑。当检测到错误时，将应用专家设计的归因和解决策略进行纠正。为微调LegalReasoner，我们发布了LegalHK数据集，包含58,130个来自香港法院的案件，包含争议点的详细标注、分步推理链和过程验证标签。实验表明，LegalReasoner在LLAMA-3.1-70B上将与法院裁决的一致性显著提升，从72.37%提高到80.27%。数据可在https://huggingface.co/datasets/weijiezz/LegalHK获取。
关键词
引用
@article{arxiv.2506.07443,
title = {LegalReasoner: Step-wised Verification-Correction for Legal Judgment Reasoning},
author = {Weijie Shi and Han Zhu and Jiaming Ji and Mengze Li and Jipeng Zhang and Ruiyuan Zhang and Jia Zhu and Jiajie Xu and Sirui Han and Yike Guo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.07443},
year = {2025}
}