Low-Resource Court Judgment Summarization for Common Law Systems

📄 arXiv: 2403.04454v1 📥 PDF

作者: Shuaiqi Liu, Jiannong Cao, Yicong Li, Ruosong Yang, Zhiyuan Wen

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-03-07

备注: First submitted to Information Processing and Management on Oct. 29, 2023. Major Revision submitted on Mar.6, 2024

💡 一句话要点

提出CLSum数据集以解决多法域判决摘要生成问题

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

关键词: 法院判决摘要 大型语言模型 数据增强 法律知识 多法域

📋 核心要点

  1. 现有的法院判决摘要研究主要集中于民法或特定法域，缺乏跨法域的判决摘要数据集，尤其在标注数据稀缺的情况下。
  2. 本研究提出了CLSum数据集，并采用大型语言模型进行数据增强和摘要生成，结合法律知识提升摘要质量。
  3. 实验结果表明，LLM基础的摘要方法在少样本和零样本设置下表现优异，有效缓解了低数据资源的影响。

📝 摘要（中文）

普通法法院需要参考类似判例的判决来指导当前的裁决。生成高质量的法院判决摘要可以帮助法律从业者高效回顾以往案例，并帮助公众了解法院的运作及法律的应用。以往的法院判决摘要研究主要集中在民法或特定法域的判决上，而现有的摘要数据集不足以满足跨多个法域的判决摘要需求，尤其是在许多法域缺乏标注数据的情况下。为了解决数据集不足的问题，我们提出了CLSum，这是第一个用于多法域普通法法院判决文档摘要的数据集。此外，这是首次在法院判决摘要工作中采用大型语言模型（LLMs）进行数据增强、摘要生成和评估。我们设计了一种结合法律知识的LLM数据增强方法，并提出了一种基于LLM的法律知识增强评估指标来评估生成的判决摘要质量。实验结果验证了LLM基础的摘要方法在少样本和零样本设置下的良好表现。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决多法域普通法法院判决摘要生成中的数据稀缺问题。现有方法主要集中于特定法域，缺乏跨法域的有效数据集，导致摘要生成效果不佳。

核心思路：论文提出了CLSum数据集，并利用大型语言模型（LLMs）进行数据增强和摘要生成，结合法律知识以提高摘要的准确性和可读性。

技术框架：整体架构包括数据收集、数据增强、摘要生成和评估四个主要模块。数据收集阶段构建CLSum数据集，数据增强阶段利用LLMs生成多样化的训练样本，摘要生成阶段使用LLMs生成判决摘要，评估阶段则采用基于LLM的法律知识增强评估指标。

关键创新：最重要的技术创新在于首次将大型语言模型应用于法院判决摘要生成的各个环节，包括数据增强和评估。这与现有方法的本质区别在于引入了法律知识，提升了生成摘要的质量。

关键设计：在数据增强中，采用了结合法律知识的LLM生成策略，确保生成的样本具有法律相关性。在评估中，设计了一种新的评估指标，能够更准确地反映生成摘要的质量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，LLM基础的摘要方法在少样本和零样本设置下表现出色，相较于传统方法，摘要质量提升显著。具体而言，使用LLM进行数据增强后，摘要生成的准确性和相关性均有明显提高，验证了该方法在低资源环境下的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括法律文书自动化处理、法律研究辅助工具以及公众法律知识普及。通过提供高质量的判决摘要，法律从业者和公众能够更高效地获取法律信息，提升法律服务的可及性和透明度。未来，该方法还可以扩展到其他法律体系或领域，推动法律技术的发展。

📄 摘要（原文）

Common law courts need to refer to similar precedents' judgments to inform their current decisions. Generating high-quality summaries of court judgment documents can facilitate legal practitioners to efficiently review previous cases and assist the general public in accessing how the courts operate and how the law is applied. Previous court judgment summarization research focuses on civil law or a particular jurisdiction's judgments. However, judges can refer to the judgments from all common law jurisdictions. Current summarization datasets are insufficient to satisfy the demands of summarizing precedents across multiple jurisdictions, especially when labeled data are scarce for many jurisdictions. To address the lack of datasets, we present CLSum, the first dataset for summarizing multi-jurisdictional common law court judgment documents. Besides, this is the first court judgment summarization work adopting large language models (LLMs) in data augmentation, summary generation, and evaluation. Specifically, we design an LLM-based data augmentation method incorporating legal knowledge. We also propose a legal knowledge enhanced evaluation metric based on LLM to assess the quality of generated judgment summaries. Our experimental results verify that the LLM-based summarization methods can perform well in the few-shot and zero-shot settings. Our LLM-based data augmentation method can mitigate the impact of low data resources. Furthermore, we carry out comprehensive comparative experiments to find essential model components and settings that are capable of enhancing summarization performance.