VLSP 2023 - LTER: Zusammenfassung der Herausforderung zur Erkennung von rechtlichen Textentitäten

מושגי ליבה

Die Einführung der ersten grundlegenden Forschung für die vietnamesische Sprache im rechtlichen Bereich durch das VLSP-Workshop.

תקציר

Zusammenfassung:

• Einführung der Herausforderung zur Erkennung von rechtlichen Textentitäten in der vietnamesischen Sprache.
• Analyse der Ergebnisse der Teilnehmer und Diskussion kritischer linguistischer Aspekte im rechtlichen Bereich.
• Vorstellung von Ansätzen der teilnehmenden Teams und deren Methoden.
• Bewertung der Leistung der Teams anhand von Genauigkeitsmaßen.
• Diskussion über die Schwierigkeiten und Herausforderungen bei der Verwendung von LLMs für die Verarbeitung von Rechtstexten.

Struktur:

1. Einleitung
2. Datensatz
3. Ansätze der Teilnehmer
4. Bewertung
5. Schlussfolgerung

Highlights:

• Einführung der ersten grundlegenden Forschung für die vietnamesische Sprache im rechtlichen Bereich.
• Verwendung von LLMs in der rechtlichen Textanalyse.
• Herausforderungen bei der Erkennung von Textentitäten im rechtlichen Bereich.
• Methoden und Ansätze der teilnehmenden Teams.
• Bewertung der Leistung der Teams anhand von Genauigkeitsmaßen.

סטטיסטיקה

"Wir haben 76 Beispiele für das Training und 139 Beispiele für den Test vorbereitet."
"Die Genauigkeitsmaße der Teilnehmer sind: CAN NOT STOP: 0,7698, NOWJ: 0,7626, A3N1: 0,7194, Angels: 0,5468, HNO3: 0,5324."
"Die Genauigkeit der Top-3-Teams bei Negationspaaren beträgt 0,6154."

ציטוטים

"Die Forschung zielt darauf ab, die rechtliche Beziehung zwischen einer rechtlichen Aussage und einem rechtlichen Abschnitt zu bestimmen, was für rechtliche KI-Aufgaben grundlegend ist."
"Die Teilnehmer haben Schwierigkeiten, logisch zu argumentieren, insbesondere bei der Negation."
"Die Herausforderung der Erkennung von rechtlichen Textentitäten ist erheblich herausfordernd."

תובנות מפתח מזוקקות מ:

VLSP 2023 -- LTER

by Vu Tran,Ha-T... ב- arxiv.org 03-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.03435.pdf

שאלות מעמיקות

Wie können LLMs effektiver in der Verarbeitung von Rechtstexten eingesetzt werden?

LLMs können effektiver in der Verarbeitung von Rechtstexten eingesetzt werden, indem sie speziell für den rechtlichen Bereich feinabgestimmt und trainiert werden. Dies beinhaltet das Hinzufügen von zusätzlichen Daten aus verwandten Bereichen, um die begrenzte Trainingsdatenmenge zu kompensieren. Darüber hinaus ist es wichtig, dass die Modelle in der Lage sind, feine sprachliche Nuancen und spezifische rechtliche Begriffe zu verstehen. Die Integration von Mechanismen zur Erkennung von Negationen und zur Gewährleistung einer konsistenten logischen Schlussfolgerung kann die Leistung von LLMs in der Verarbeitung von Rechtstexten verbessern.

Welche Auswirkungen hat die begrenzte Trainingsdatenmenge auf die Leistung der Modelle?

Die begrenzte Trainingsdatenmenge kann die Leistung der Modelle in der Verarbeitung von Rechtstexten erheblich beeinträchtigen. Aufgrund der begrenzten Datenmenge können die Modelle Schwierigkeiten haben, komplexe rechtliche Beziehungen und Feinheiten angemessen zu erfassen. Dies kann zu einer eingeschränkten Fähigkeit führen, logische Schlussfolgerungen zu ziehen und spezifische rechtliche Aussagen korrekt zu interpretieren. Darüber hinaus kann die begrenzte Datenmenge die Anpassungsfähigkeit der Modelle an neue rechtliche Kontexte und Szenarien einschränken, was zu einer geringeren Gesamtleistung führen kann.

Inwiefern können die Ergebnisse dieser Herausforderung die Entwicklung von KI im rechtlichen Bereich vorantreiben?

Die Ergebnisse dieser Herausforderung können die Entwicklung von KI im rechtlichen Bereich vorantreiben, indem sie aufzeigen, welche Bereiche verbessert werden müssen, um die Leistung von Modellen in der Verarbeitung von Rechtstexten zu steigern. Durch die Identifizierung von Herausforderungen wie der Handhabung von Negationen, der Sicherstellung logischer Konsistenz und der Anpassung an spezifische rechtliche Kontexte können Forscher und Entwickler gezielt an Lösungen arbeiten. Dies kann zu Fortschritten in der Entwicklung von KI-Systemen führen, die in der Lage sind, komplexe rechtliche Texte zu verstehen, zu analysieren und logische Schlussfolgerungen zu ziehen, was wiederum die Effizienz und Genauigkeit von Rechtsanalysen und -prozessen verbessern kann.