Algorithm for Automatic Legislative Text Consolidation

要約

この研究では、法的文脈で統合プロセスを自動化する方法を紹介します。これは、従来、法律専門家によって実行される時間のかかるタスクです。
立法テキストを処理して修正を自動的に適用する生成的アプローチを提示します。
私たちの方法では、LORAで微調整された軽量化生成モデルを使用して、正確で信頼できる修正されたテキストを生成します。
著者の知識にとって、これは、立法テキストの統合で初めて生成モデルが使用されるのは初めてです。
データセットは、Huggingface1で公開されています。
実験結果は、効率の大幅な改善を示しており、法的文書のより高速な更新を提供します。
立法テキスト統合の完全な自動化されたパイプラインは、数時間で行うことができ、困難な請求書で63％以上の成功率があります。

要約(オリジナル)

This study introduces a method for automating the consolidation process in a legal context, a time-consuming task traditionally performed by legal professionals. We present a generative approach that processes legislative texts to automatically apply amendments. Our method employs light quantized generative model, fine-tuned with LoRA, to generate accurate and reliable amended texts. To the authors knowledge, this is the first time generative models are used on legislative text consolidation. Our dataset is publicly available on HuggingFace1. Experimental results demonstrate a significant improvement in efficiency, offering faster updates to legal documents. A full automated pipeline of legislative text consolidation can be done in a few hours, with a success rate of more than 63% on a difficult bill.

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