RELexED：基于样本多样性的检索增强法律摘要
计算与语言
2025-01-27 v1
摘要
本文聚焦于法律摘要任务，即将复杂的法律文件提炼为简洁而连贯的摘要。现有方法常因仅依赖源文件，导致内容主题偏离和写作风格不一致。我们提出了RELexED框架，利用样本摘要辅助源文档引导模型。RELexED采用两阶段样本选择策略，运用 determinants 点过程在查询与样本相似性与样本间多样性之间取得平衡，依据影响函数计算得分。实验在两个法律摘要数据集上表明，RELexED显著优于不使用样本或仅依赖相似性进行样本选择的模型。
引用
@article{arxiv.2501.14113,
title = {RELexED: Retrieval-Enhanced Legal Summarization with Exemplar Diversity},
author = {T. Y. S. S. Santosh and Chen Jia and Patrick Goroncy and Matthias Grabmair},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.14113},
year = {2025}
}
备注
Accepted to NAACL 2025