论文 | Legal Prompt Engineering for Multilingual Legal Judgement Prediction

news/2024/11/8 3:18:48/

        这篇文章探讨了如何利用“法律提示工程”(LPE)来指导大型语言模型(LLM)进行多语言法律判决预测(LJP)。
主要内容:
        LPE 的概念: LPE 是指通过设计特定的提示(prompt)来引导 LLM 进行自然语言处理(NLP)任务,无需额外的训练或微调。
        LJP 任务:  LJP 任务的目标是根据案件文本自动预测法院的判决结果。
        数据集:  研究使用了来自欧洲人权法院(ECHR)和瑞士联邦最高法院(FSCS)的数据集,涵盖了英语、德语、法语和意大利语。
        提示设计:  研究人员通过迭代的方式设计了针对 LJP 任务的提示模板,包括案件文本、问题、答案选项等。
实验结果:

        实验结果表明,零样本 LPE 方法在 LJP 任务上取得了比基线模型更好的性能,但仍然落后于监督学习方法。
        未来工作:  研究人员计划与法律专家合作,开发更好的法律提示,并将其应用于其他法律 NLP 任务,例如法律摘要和法律问答。
文章亮点:
        零样本学习:  研究证明了 LLM 可以通过零样本学习的方式应用于 LJP 任务,无需额外的训练数据。
        多语言支持:  研究展示了 LPE 方法可以应用于多种语言,具有广泛的应用价值。
        提示设计的重要性:  研究强调了提示设计在 LPE 方法中的重要性,并展示了如何通过迭代的方式优化提示模板。
文章局限性:
        性能不足:  与监督学习方法相比,零样本 LPE 方法的性能仍有较大差距。
        提示设计的复杂性:  设计有效的提示模板需要专业知识,并且可能需要针对不同的任务和数据集进行调整。
        可解释性:  LLM 的预测结果缺乏可解释性,难以理解其背后的推理过程。
        总体而言,这篇文章为 LPE 在法律领域的应用提供了有价值的探索,并展示了其在 LJP 任务上的潜力。 尽管存在一些局限性,但 LPE 方法仍然具有很大的发展空间,未来有望在法律 NLP 领域发挥更大的作用。
一些额外的思考:
        如何提高 LPE 方法的性能?  可以尝试使用更强大的 LLM、设计更复杂的提示模板、或者结合监督学习方法。
        如何提高 LLM 预测结果的可解释性?  可以尝试使用可解释性方法,例如注意力机制或者可视化技术,来理解 LLM 的推理过程。
        LPE 方法如何应用于其他法律 NLP 任务?  可以根据不同的任务特点,设计相应的提示模板,并评估 LPE 方法的有效性。
 


http://www.ppmy.cn/news/1545238.html

相关文章

WebSocket实现消息实时推送

文章目录 websocket介绍特点工作原理 用websocket实现实时推送引入依赖WebSocket 函数定义变量声明初始化 WebSocket 连接WebSocket 连接的初始化和事件处理连接打开事件接收消息处理连接关闭和重连机制心跳机制使用 WebSocket代码完整显示 websocket介绍 WebSocket 是一种网络…

Android 面试Socket与WebSocket

Android 面试Socket与WebSocket 文章目录 Android 面试Socket与WebSocketSocket什么是SocketSocket通讯的过程TCP协议Socket代码示例UDP协议Socket代码示例Socket实现Android跨进程通信 WebSocket什么是websocket Socket 什么是Socket 网络上的两个程序通过以一个双向通讯的链…

【学习笔记】SAP ABAP——内表

内表定义 ​ 内表是SAP ABAP中最具有影响力且最重要的功能之一,简而言之,用一句话概括内表的定义就是:***内表是可以在程序内部定义并且使用的表,属于本地表。***如下图展示出了参照数据库表sflight定义的内表的结构 内表与数据库…

Axure设计之三级联动选择器教程(中继器)

使用Axure设计三级联动选择器(如省市区选择器)时,可以利用中继器的数据存储和动态交互功能来实现。下面介绍中继器三级联动选择器设计的教程: 一、效果展示: 1、在三级联动选择器中,首先选择省份&#xff…

QML----复制指定下标的ListModel数据

我现在有一个写好的listmodel,我需要从里边抽取35个数据作为展示 头文件 #ifndef GETONEPAGESIZEMEMBERLISTMODEL_H #define GETONEPAGESIZEMEMBERLISTMODEL_H#include <QObject> #include <QAbstractListModel> #include <QDebug> #include "mylistm…

七.numpy模块

NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库&#xff0c;支持大量的维度数组与矩阵运算&#xff0c;此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。 NumPy 的前身 Numeric 最早是由 Jim Hugunin 与其它协作者共同开发&#xff0c;2005 年&#xff0c;Travis Oliphant…

江西省技能培训平台(逆向破解登录国密SM2)

江西省技能培训平台(逆向破解登录) 登录破解(国密sm2加密方式) 请求接口 https://api.cloud.wozhipei.com/auth/user/v1/login 使用身份证和密码登录发现有password加密&#xff0c;好开始逆向js 全局搜索发现使用国密SM2进行加密 模拟算法 js 使用js进行模拟算法 <…

Java项目实战II基于Spring Boot的便利店信息管理系统(开发文档+数据库+源码)

目录 一、前言 二、技术介绍 三、系统实现 四、文档参考 五、核心代码 六、源码获取 全栈码农以及毕业设计实战开发&#xff0c;CSDN平台Java领域新星创作者&#xff0c;专注于大学生项目实战开发、讲解和毕业答疑辅导。获取源码联系方式请查看文末 一、前言 在快节奏的…