Prediction of Arabic Legal Rulings using Large Language Models

📄 arXiv: 2310.10260v1 📥 PDF

作者: Adel Ammar, Anis Koubaa, Bilel Benjdira, Omar Najar, Serry Sibaee

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2023-10-16

备注: 26 pages

💡 一句话要点

利用大型语言模型预测阿拉伯法律裁决

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

关键词: 法律预测 大型语言模型 阿拉伯法律 模型评估 机器学习

📋 核心要点

  1. 阿拉伯法律裁决分析领域尚未得到充分研究，现有方法在预测准确性和实用性上存在不足。
  2. 本文提出利用大型语言模型进行阿拉伯法院裁决的预测分析，探索不同模型和训练方法的效果。
  3. 实验结果显示，GPT-3.5模型在预测性能上显著优于其他模型，尤其是在阿拉伯法律领域的应用中。

📝 摘要（中文）

在法律研究领域，法院裁决的分析是司法系统有效运作的基石。预测法院结果的能力可以帮助法官在决策过程中，并为律师提供宝贵的见解，增强其案件的战略方法。尽管其重要性，阿拉伯法院分析领域仍然未被充分探索。本文首次对阿拉伯法院裁决进行全面的预测分析，基于10,813个商业法院真实案例的数据集，利用当前最先进的大型语言模型的能力。通过系统探索，我们评估了三种流行的基础模型（LLaMA-7b、JAIS-13b和GPT-3.5-turbo）及三种训练范式：零样本、单样本和定制微调。此外，我们评估了对原始阿拉伯输入文本进行摘要和/或翻译的益处。我们展示了所有LLaMA模型的变体表现有限，而基于GPT-3.5的模型则以较大优势超越了其他模型，超过专注于阿拉伯的JAIS模型平均分数的50%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决阿拉伯法律裁决预测的准确性不足问题，现有方法在处理阿拉伯法律文本时效果不佳，缺乏系统性分析。

核心思路：通过利用大型语言模型的先进能力，结合多种训练范式，进行全面的预测分析，以提高对阿拉伯法院裁决的理解和预测能力。

技术框架：研究首先构建了一个包含10,813个真实案例的数据集，然后评估了三种基础模型（LLaMA-7b、JAIS-13b、GPT-3.5-turbo）在零样本、单样本和微调训练下的表现，最后通过多种评估指标进行性能比较。

关键创新：本文的创新在于首次系统性地应用大型语言模型于阿拉伯法律裁决的预测，尤其是通过对比不同模型和训练方法，揭示了GPT-3.5模型的优越性。

关键设计：在模型训练中，采用了多种训练范式，并评估了对输入文本进行摘要和翻译的影响，确保了模型在处理阿拉伯法律文本时的有效性。实验中使用了人类评估、GPT评估、ROUGE和BLEU等多种指标进行综合评估。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所有LLaMA模型的表现有限，而基于GPT-3.5的模型在预测准确性上超越其他模型，平均得分比专注于阿拉伯的JAIS模型高出50%。此外，除了人类评估外，其他评估指标在大型语言模型的性能评估中表现出不一致性和不可靠性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括法律咨询、智能法律助理和法院决策支持系统。通过提高对阿拉伯法律裁决的预测能力，能够为法官和律师提供更为精准的决策支持，进而提升司法效率和公正性。未来，该研究还可能推动阿拉伯法律领域的智能化发展。

📄 摘要（原文）

In the intricate field of legal studies, the analysis of court decisions is a cornerstone for the effective functioning of the judicial system. The ability to predict court outcomes helps judges during the decision-making process and equips lawyers with invaluable insights, enhancing their strategic approaches to cases. Despite its significance, the domain of Arabic court analysis remains under-explored. This paper pioneers a comprehensive predictive analysis of Arabic court decisions on a dataset of 10,813 commercial court real cases, leveraging the advanced capabilities of the current state-of-the-art large language models. Through a systematic exploration, we evaluate three prevalent foundational models (LLaMA-7b, JAIS-13b, and GPT3.5-turbo) and three training paradigms: zero-shot, one-shot, and tailored fine-tuning. Besides, we assess the benefit of summarizing and/or translating the original Arabic input texts. This leads to a spectrum of 14 model variants, for which we offer a granular performance assessment with a series of different metrics (human assessment, GPT evaluation, ROUGE, and BLEU scores). We show that all variants of LLaMA models yield limited performance, whereas GPT-3.5-based models outperform all other models by a wide margin, surpassing the average score of the dedicated Arabic-centric JAIS model by 50%. Furthermore, we show that all scores except human evaluation are inconsistent and unreliable for assessing the performance of large language models on court decision predictions. This study paves the way for future research, bridging the gap between computational linguistics and Arabic legal analytics.