LegalLens: Leveraging LLMs for Legal Violation Identification in Unstructured Text

📄 arXiv: 2402.04335v1 📥 PDF

作者: Dor Bernsohn, Gil Semo, Yaron Vazana, Gila Hayat, Ben Hagag, Joel Niklaus, Rohit Saha, Kyryl Truskovskyi

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-02-06

💡 一句话要点

提出LegalLens以解决法律文本中的违规识别问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 法律文本处理 违规识别 受害者关联 大型语言模型 自然语言处理 数据集构建 模型微调

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理非结构化法律文本时，难以准确识别违规行为和关联受害者，存在效率低下的问题。
  2. 本研究提出了LegalLens，通过构建专门的数据集和利用大型语言模型，提升法律违规识别和受害者关联的准确性。
  3. 实验结果表明，模型在违规识别和受害者关联任务上分别达到了62.69%和81.02%的F1-score，显示出显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

本研究聚焦于两个主要任务：一是检测非结构化文本数据中的法律违规行为，二是将这些违规行为与可能受影响的个体关联起来。我们构建了两个数据集，利用大型语言模型（LLMs）进行验证，并由领域专家进行标注。实验设计中，采用了BERT家族模型的微调和开源LLMs，同时进行了闭源LLMs的少量样本实验。结果显示，违规识别的F1-score为62.69%，受害者关联的F1-score为81.02%。最后，我们公开发布了数据集和实验代码，以推动法律自然语言处理领域的进一步研究。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决在非结构化文本中识别法律违规行为及其受害者关联的具体问题。现有方法在这方面的准确性和效率均存在不足，尤其是在处理复杂的法律语言时。

核心思路：论文的核心解决思路是利用大型语言模型（LLMs）进行法律文本的分析，通过构建专门的数据集来训练和验证模型，从而提高识别和关联的准确性。

技术框架：整体架构包括数据集构建、模型选择与微调、实验设计和结果评估四个主要模块。首先，构建了两个数据集，接着选择了BERT家族的模型进行微调，同时进行了少量样本实验。

关键创新：最重要的技术创新点在于结合了领域专家的标注与大型语言模型的能力，形成了一种新的法律文本处理方法。这种方法在准确性和适用性上优于传统的文本分析技术。

关键设计：在模型训练中，采用了特定的损失函数和参数设置，以优化模型在法律文本处理中的表现。具体的网络结构和超参数设置在实验中经过多次调整，以确保最佳性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，模型在法律违规识别任务上达到了62.69%的F1-score，而在受害者关联任务上则达到了81.02%的F1-score。这些结果表明，所构建的数据集和实验设置在法律自然语言处理领域具有良好的应用前景，显著优于现有方法。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括法律文书自动审查、合规性检查和法律咨询等。通过提高法律文本分析的效率和准确性，LegalLens可以帮助法律从业者更快速地识别和处理法律问题，降低人力成本，提升工作效率。未来，该技术有望在法律科技领域产生深远影响，推动法律服务的智能化发展。

📄 摘要（原文）

In this study, we focus on two main tasks, the first for detecting legal violations within unstructured textual data, and the second for associating these violations with potentially affected individuals. We constructed two datasets using Large Language Models (LLMs) which were subsequently validated by domain expert annotators. Both tasks were designed specifically for the context of class-action cases. The experimental design incorporated fine-tuning models from the BERT family and open-source LLMs, and conducting few-shot experiments using closed-source LLMs. Our results, with an F1-score of 62.69\% (violation identification) and 81.02\% (associating victims), show that our datasets and setups can be used for both tasks. Finally, we publicly release the datasets and the code used for the experiments in order to advance further research in the area of legal natural language processing (NLP).