通过多尺度模型交互细化金融消费者投诉
计算与语言
2025-04-15 v1
摘要
法律写作要求清晰、正式且具有领域特定的精确度——这些品质往往缺失于缺乏法律训练作者所撰写的文档。为弥合这一差距，本文探索了法律文本细化任务，即将非正式、对话式输入转化为有说服力的法律论证。我们引入 FinDR，一个中国金融争议记录数据集，标注了官方判决中的索赔合理性。我们提出的方法是多尺度模型交互（MSMI），利用轻量级分类器评估输出并引导大型语言模型（LLM）进行迭代细化。实验结果表明，MSMI 在单次提示策略方面显著优于。此外，我们在多个短文本基准测试上验证了 MSMI 的通用性，显示其在对抗鲁棒性方面具有改进。我们的发现揭示了多模型协作在增强法律文档生成及更广泛文本细化任务方面的潜力。
引用
@article{arxiv.2504.09903,
title = {Refining Financial Consumer Complaints through Multi-Scale Model Interaction},
author = {Bo-Wei Chen and An-Zi Yen and Chung-Chi Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.09903},
year = {2025}
}