利用知识图谱和大语言模型支持和监控立法系统
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2024-09-23 v1 人工智能
摘要
知识图谱（KGs）已用于将大型数据集组织为结构化、 interconnected 信息，增强数据分析在各领域的应用。在立法语境下，KGs 的一个潜在自然应用是建模连接 laws 与 articles 之间的复杂关联，以及与更广泛立法背景的关联。同时，大语言模型（LLM）如 GPT 的兴起为法律应用开辟了新机遇，如文本生成和文件起草。尽管具有潜力，但在立法语境中使用 LLM 至关重要，因为需要消除幻觉并依赖最新信息，因为新法律将每日发布。本文探讨了立法知识图谱和大语言模型如何协同并支持立法过程。我们回答了三个关键问题：KGs 为立法系统带来的好处、如何通过确保准确输出来支持 LLM 立法活动，以及如何让非技术用户能够使用此类技术。为此，我们开发了 Legis AI Platform，一个聚焦意大利立法的交互式平台，增强了进行立法分析的可能性，并旨在支持立法制定活动。
关键词
引用
@article{arxiv.2409.13252,
title = {Leveraging Knowledge Graphs and LLMs to Support and Monitor Legislative Systems},
author = {Andrea Colombo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.13252},
year = {2024}
}