要約
法律質問応答 (QA) システムは、法律専門家が判例文書を扱う方法に革命をもたらす可能性があります。
この論文では、インドの法制度内での法的質問に答える際の有用性について既存の人工知能モデルの比較分析を行い、特にインドの法的質問回答 (AILQA) に焦点を当て、現在利用可能なさまざまな検索および QA アルゴリズムの有効性を調査します。
OpenAI GPT モデルをクエリ プロンプトとともにベンチマークとして利用することで、既存の AILQA システムがユーザーからの自然言語クエリを自動的に解釈し、高精度の応答を生成できることが調査でわかりました。
この研究は、複雑さとリソースの制約により独自の課題を抱えているインドの刑事司法分野での応用に特に焦点を当てています。
これらのモデルのパフォーマンスを厳密に評価するために、実践的な法律専門家からのフィードバックによって経験的評価が補完され、それによってインドの法的質問応答の文脈における AI の機能と限界について多面的な見方が提供されます。
要約(オリジナル)
Legal question-answering (QA) systems have the potential to revolutionize the way legal professionals interact with case law documents. This paper conducts a comparative analysis of existing artificial intelligence models for their utility in answering legal questions within the Indian legal system, specifically focusing on Indian Legal Question Answering (AILQA) and our study investigates the efficacy of different retrieval and QA algorithms currently available. Utilizing the OpenAI GPT model as a benchmark, along with query prompts, our investigation shows that existing AILQA systems can automatically interpret natural language queries from users and generate highly accurate responses. This research is particularly focused on applications within the Indian criminal justice domain, which has its own set of challenges due to its complexity and resource constraints. In order to rigorously assess the performance of these models, empirical evaluations are complemented by feedback from practicing legal professionals, thereby offering a multifaceted view on the capabilities and limitations of AI in the context of Indian legal question-answering.
arxiv情報
| 著者 | Shubham Kumar Nigam,Shubham Kumar Mishra,Ayush Kumar Mishra,Noel Shallum,Arnab Bhattacharya |
| 発行日 | 2023-09-26 07:56:55+00:00 |
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