Auto-Drafting Police Reports from Noisy ASR Outputs: A Trust-Centered LLM Approach

要約

法律の信頼を促進することと、役員と民間人の両方の権利を保護することとの微妙なバランスを達成することは、今日の世界における緊急の研究と製品の課題として引き続き出現し続けています。
公平性と透明性を追求するために、この研究は、複雑な、ノイズ状、およびマルチロールの対話データからドラフトを警察に報告するように設計された革新的なAI駆動型システムを提示します。
私たちのアプローチは、法執行機関の相互作用の重要な要素を知的に抽出し、ドラフトにそれらを含め、品質が高いだけでなく、説明責任と手続き上の明確さを強化する構造化された物語を生み出します。
このフレームワークは、レポートプロセスを変革する可能性を秘めており、将来のポリシング慣行におけるより大きな監視、一貫性、および公平性を確保します。
私たちのシステムのデモビデオは、https：//drive.google.com/file/d/1kbrsggr8e3b5xpsblrchrgrgj- y-kpchno/view？usp =共有でアクセスできます。

要約(オリジナル)

Achieving a delicate balance between fostering trust in law en- forcement and protecting the rights of both officers and civilians continues to emerge as a pressing research and product challenge in the world today. In the pursuit of fairness and transparency, this study presents an innovative AI-driven system designed to generate police report drafts from complex, noisy, and multi-role dialogue data. Our approach intelligently extracts key elements of law enforcement interactions and includes them in the draft, producing structured narratives that are not only high in quality but also reinforce accountability and procedural clarity. This frame- work holds the potential to transform the reporting process, ensur- ing greater oversight, consistency, and fairness in future policing practices. A demonstration video of our system can be accessed at https://drive.google.com/file/d/1kBrsGGR8e3B5xPSblrchRGj- Y-kpCHNO/view?usp=sharing

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