A Data Science Approach to Calcutta High Court Judgments: An Efficient LLM and RAG-powered Framework for Summarization and Similar Cases Retrieval

📄 arXiv: 2507.01058v1 📥 PDF

作者: Puspendu Banerjee, Aritra Mazumdar, Wazib Ansar, Saptarsi Goswami, Amlan Chakrabarti

分类: cs.IR, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-06-28

备注: 12 pages, 6 figures

💡 一句话要点

提出基于LLM和RAG的框架，高效总结和检索加尔各答高等法院判决

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

关键词: 法律判决摘要 案例检索 大型语言模型 检索增强生成 Pegasus模型

📋 核心要点

  1. 司法系统面临法律案件数量不断增加的挑战，需要更有效地利用司法资源。
  2. 该论文提出基于LLM和RAG的框架，对法律判决进行高效总结和相似案例检索。
  3. 通过微调Pegasus模型和两步摘要技术，提升了法律文本摘要的质量和检索效率。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种复杂框架，利用数据科学方法，特别是大型语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）技术，以提高分析加尔各答高等法院判决的效率。该框架侧重于两个关键方面：一是创建强大的摘要机制，将复杂的法律文本提炼成简洁而连贯的摘要；二是开发智能系统，用于检索类似案例，以协助法律专业人士进行研究和决策。通过使用案例标题摘要微调 Pegasus 模型，我们在法律案例的摘要方面取得了显著改进。我们的两步摘要技术保留了关键的法律背景，从而能够生成用于 RAG 的综合向量数据库。RAG 驱动的框架能够有效地检索与用户查询相似的案例，提供全面的概述和摘要。该技术不仅提高了法律研究的效率，还有助于法律专业人士和学生轻松获取和掌握关键法律信息，从而有益于整体法律环境。

🔬 方法详解

问题定义：该论文旨在解决法律领域中，法律判决数量庞大，法律专业人士难以快速获取和理解相关案例的问题。现有方法在处理复杂法律文本时，摘要质量不高，相似案例检索效率低下，无法有效辅助法律研究和决策。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的文本生成能力和检索增强生成（RAG）框架的信息检索能力，构建一个能够高效总结法律判决并检索相似案例的系统。通过微调LLM，使其更适应法律文本的特点，并结合RAG框架，实现精准的案例检索和信息整合。

技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) 数据预处理：对加尔各答高等法院的判决文本进行清洗和整理。2) 摘要生成：使用微调后的 Pegasus 模型生成案例摘要，采用两步摘要技术，首先生成初步摘要，然后进行精炼，以保留关键法律背景。3) 向量数据库构建：将生成的摘要转化为向量表示，构建向量数据库，用于相似案例检索。4) 相似案例检索：根据用户查询，在向量数据库中检索相似案例，并返回相关摘要和概述。

关键创新：该论文的关键创新在于将LLM和RAG技术应用于法律领域，并针对法律文本的特点进行了优化。具体体现在：1) 使用案例标题摘要微调 Pegasus 模型，提高了摘要质量。2) 采用两步摘要技术，更好地保留了法律背景信息。3) 构建了专门用于法律案例检索的向量数据库，提高了检索效率。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) Pegasus 模型的微调：使用案例标题摘要作为训练数据，优化模型在法律文本摘要方面的性能。2) 两步摘要技术：通过初步摘要和精炼，确保摘要的准确性和完整性。3) 向量数据库的构建：使用合适的向量化方法，将法律摘要转化为向量表示，并选择合适的索引结构，以提高检索效率。具体的参数设置和损失函数等细节在论文中可能未详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该研究通过微调 Pegasus 模型，显著提升了法律案例摘要的质量。两步摘要技术有效地保留了关键法律背景，为 RAG 框架构建了高质量的向量数据库。RAG 驱动的框架能够高效检索相似案例，为用户提供全面的概述和摘要，极大地提高了法律研究的效率。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于法律研究、法律教育、法律咨询等领域。法律专业人士可以利用该系统快速获取相关案例信息，提高研究效率和决策质量。法律学生可以借助该系统更好地理解法律概念和案例分析。此外，该系统还可以为公众提供法律咨询服务，普及法律知识，促进法律公平。

📄 摘要（原文）

The judiciary, as one of democracy's three pillars, is dealing with a rising amount of legal issues, needing careful use of judicial resources. This research presents a complex framework that leverages Data Science methodologies, notably Large Language Models (LLM) and Retrieval-Augmented Generation (RAG) techniques, to improve the efficiency of analyzing Calcutta High Court verdicts. Our framework focuses on two key aspects: first, the creation of a robust summarization mechanism that distills complex legal texts into concise and coherent summaries; and second, the development of an intelligent system for retrieving similar cases, which will assist legal professionals in research and decision making. By fine-tuning the Pegasus model using case head note summaries, we achieve significant improvements in the summarization of legal cases. Our two-step summarizing technique preserves crucial legal contexts, allowing for the production of a comprehensive vector database for RAG. The RAG-powered framework efficiently retrieves similar cases in response to user queries, offering thorough overviews and summaries. This technique not only improves legal research efficiency, but it also helps legal professionals and students easily acquire and grasp key legal information, benefiting the overall legal scenario.