北陸先端科学技術大学院大学のNGUYEN, Minh Le教授らの研究グループは、法律条文セットの検索タスクに対応する新しいフレームワーク「Retrieve-Revise-Refine」を設計した。このフレームワークは、クエリに含意するか否かの法律条文を正確かつコンパクトに取得することを目的としている。これにより、法技術アプリケーションのさらなる改善が期待される。── 人工知能(AI)は法技術の境界を再定義し続けており、特に制定法の分野では、クエリに対して含意する法律条文の簡潔なセットを検索する重要なタスクがある。このタスクは、法的クエリと法律条文自体の性質により、従来の情報検索(IR)とは異なる高度な推論能力を必要とする。「Retrieve-Revise-Refine」フレームワークは、3段階で構成されている。まず、複数の小規模言語モデル(LM)を組み合わせて包括的な検索を行う。次に、大規模LMを使用して検索結果を評価し、簡潔な法律条文セットを導き出す。最後に、第二段階の出力をさらに精緻化し、精度を向上させる。このフレームワークは、二つのデータセットで最先端の結果を達成し、それぞれ3.17%および4.24%の改善を示した。── 今後、このフレームワークは法技術アプリケーションの基盤を築き、より複雑なタスクへの応用が期待される。本研究成果は、2024年11月7日に「Information Processing & Management」誌のオンライン版に掲載された。
情報源 |
北陸先端科学技術大学院大学 プレスリリース
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機関 | 北陸先端科学技術大学院大学 |
分野 |
環境総合 |
キーワード | フレームワーク | 精度向上 | 法律条文 | 検索タスク | 含意 | 情報検索 | 言語モデル | カバレッジ | 法技術 | AI応用 |
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