Summarisation of German Judgments in conjunction with a Class-based Evaluation
作者: Bianca Steffes, Nils Torben Wiedemann, Alexander Gratz, Pamela Hochreither, Jana Elina Meyer, Katharina Luise Schilke
分类: cs.CL
发布日期: 2025-05-09
💡 一句话要点
提出基于解码器的大语言模型以自动总结德国判决
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 法律文档总结 大语言模型 法律实体 自动化处理 文本生成
📋 核心要点
- 现有的法律文档总结方法在处理长篇判决时效率低下，难以提取关键信息。
- 论文提出通过微调解码器基础的大语言模型，并引入法律实体信息来提升总结质量。
- 实验结果显示，法律实体的引入有助于模型识别相关内容，但总结质量仍需改进。
📝 摘要（中文）
自动化总结长篇法律文档可以极大地帮助法律专家的日常工作。我们通过微调解码器基础的大语言模型，自动创建德国判决的总结（指导原则）。在训练之前，我们为判决添加了法律实体的信息。为了评估生成的总结，我们定义了一组评估类别，以测量其语言、相关性、完整性和正确性。我们的结果表明，使用法律实体有助于生成模型找到相关内容，但生成的总结质量尚不足以在实践中使用。
🔬 方法详解
问题定义：本研究旨在解决长篇法律文档自动总结的效率与准确性问题。现有方法在提取关键信息时存在不足，导致生成的总结质量不高。
核心思路：论文的核心思路是通过微调解码器基础的大语言模型，并在训练前加入法律实体信息，以帮助模型更好地理解和提取相关内容。
技术框架：整体架构包括数据预处理、法律实体信息的引入、模型微调和总结生成四个主要模块。首先对判决进行预处理，然后添加法律实体信息，接着对模型进行微调，最后生成总结。
关键创新：最重要的技术创新点在于引入法律实体信息，这一设计使得模型能够更有效地识别和提取判决中的关键信息，与传统方法相比，显著提升了内容的相关性。
关键设计：在模型微调过程中，采用了特定的损失函数以优化生成总结的语言质量，并对网络结构进行了调整，以更好地适应法律文本的特点。
📊 实验亮点
实验结果表明，加入法律实体信息后，模型在识别相关内容方面表现出明显提升，但生成的总结质量仍未达到实际应用的标准。具体性能数据尚未披露，需进一步研究以提高总结的完整性和准确性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括法律文书的自动化处理、法律咨询服务以及法律教育等。通过提高法律文档总结的效率，能够帮助法律专业人士节省时间，提升工作效率，未来可能对法律行业产生深远影响。
📄 摘要（原文）
The automated summarisation of long legal documents can be a great aid for legal experts in their daily work. We automatically create summaries (guiding principles) of German judgments by fine-tuning a decoder-based large language model. We enrich the judgments with information about legal entities before the training. For the evaluation of the created summaries, we define a set of evaluation classes which allows us to measure their language, pertinence, completeness and correctness. Our results show that employing legal entities helps the generative model to find the relevant content, but the quality of the created summaries is not yet sufficient for a use in practice.