LegalViz：通过文本到图表生成实现法律文本可视化
计算与语言
2025-02-14 v2
摘要
包括判决书和法院命令在内的法律文件需要高度复杂的法律知识才能理解。为了向非专业人士揭示专业知识，我们探索了用易于理解的图表可视化法律文本的问题，并提出了一个新颖的 LegalViz 数据集，包含 23 种语言和 7,010 个法律文件与可视化配对的案例，使用 Graphviz 的 DOT 图形描述语言。LegalViz 从复杂的法律语料库中提供简单的图表，一目了然地识别出每个判决中至关重要的法律实体、交易、法律来源和陈述。此外，我们通过考虑图结构、文本相似度和法律内容，为法律图表可视化提供了新的评估指标。我们对少样本和微调大语言模型生成法律图表进行了实证研究，并使用这些指标（包括 23 种语言内基于法律内容的评估）进行了评估。使用 LegalViz 训练的模型优于包括 GPT 在内的现有模型，证实了我们数据集的有效性。
引用
@article{arxiv.2502.06147,
title = {LegalViz: Legal Text Visualization by Text To Diagram Generation},
author = {Eri Onami and Taiki Miyanishi and Koki Maeda and Shuhei Kurita},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.06147},
year = {2025}
}
备注
NAACL2025