核心概念
本稿では、知識グラフと大規模言語モデルを組み合わせることで、法律条文推薦の精度を大幅に向上させることができることを示しています。
要約
知識グラフと大規模言語モデルを活用した法律条文推薦:中国刑法のケーススタディ
本研究論文は、知識グラフと大規模言語モデルを組み合わせて、法律条文の推薦精度を向上させる新しい手法を提案しています。
裁判所の判決効率向上のため、該当する法律条文を過去の判例に基づいて正確に推薦するシステムの開発。
特に、中国刑法における膨大な法律条文と判例データに対応可能な、知識グラフと大規模言語モデルを統合したアプローチの有効性を検証する。
ケース強化型法律条文知識グラフ(CLAKG)の構築:
中国刑法の条文情報と過去の判例情報を統合した知識グラフを構築。
知識グラフは、法律条文、判例、キーワードなどのエンティティと、それらの間の関係性を表現する。
大規模言語モデル(LLM)による知識グラフの強化:
LLMを用いて、判例文書から事件の詳細や関連するキーワードを抽出し、CLAKGに追加。
LLMの推論能力を活用し、新しい事件とCLAKGに含まれる情報との関連性を分析。
法律条文推薦アルゴリズムの開発:
新しい事件が入力されると、LLMがCLAKGから関連性の高いキーワードを検索。
知識グラフの構造情報とLLMによる意味理解を組み合わせ、候補となる法律条文を絞り込む。
過去の類似判例も併せて提示することで、推薦の根拠を明確化。