From Legal Texts to Defeasible Deontic Logic via LLMs: A Study in Automated Semantic Analysis

要約

大規模な言語モデル（LLM）を使用して、法的テキストの自動セマンティック分析に対する新しいアプローチを提示し、それらの変換を不可能なデオンティックロジック（DDL）の正式な表現にターゲットにしています。
複雑な規範的言語を原子スニペットにセグメント化し、デオンティックルールを抽出し、構文とセマンティックの一貫性を評価する構造化されたパイプラインを提案します。
当社の方法論は、オーストラリアの通信消費者保護コードの法的規範に焦点を当てた、迅速なエンジニアリング戦略、微調整モデル、マルチステージパイプラインなど、さまざまなLLM構成にわたって評価されます。
経験的な結果は、機械で生成された形式化と専門家が作成する形式化の間の有望なアラインメントを示しており、LLMは特に効果的に促された場合、スケーラブルな法的情報学に大きく貢献できることを示しています。

要約(オリジナル)

We present a novel approach to the automated semantic analysis of legal texts using large language models (LLMs), targeting their transformation into formal representations in Defeasible Deontic Logic (DDL). We propose a structured pipeline that segments complex normative language into atomic snippets, extracts deontic rules, and evaluates them for syntactic and semantic coherence. Our methodology is evaluated across various LLM configurations, including prompt engineering strategies, fine-tuned models, and multi-stage pipelines, focusing on legal norms from the Australian Telecommunications Consumer Protections Code. Empirical results demonstrate promising alignment between machine-generated and expert-crafted formalizations, showing that LLMs – particularly when prompted effectively – can significantly contribute to scalable legal informatics.

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