Knowledge-Infused Legal Wisdom: Navigating LLM Consultation through the Lens of Diagnostics and Positive-Unlabeled Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2406.03600v1 📥 PDF

作者: Yang Wu, Chenghao Wang, Ece Gumusel, Xiaozhong Liu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-06-05

备注: Accepted by ACL Findings 2024

💡 一句话要点

提出D3LM，利用诊断式提问和PURL解决LLM在法律咨询中信息不足问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 法律咨询 大型语言模型 诊断式提问 强化学习 Positive-Unlabeled学习 法院观点生成 知识图谱

📋 核心要点

  1. 用户在法律领域使用LLM时，由于缺乏法律背景，难以提出专业问题，导致LLM获取信息不足。
  2. D3LM通过自适应的诊断性提问，引导用户提供更全面的案件信息，并利用PURL算法生成关键问题。
  3. D3LM在法律领域表现优异，并贡献了一个新的基于美国案例法的英语CVG数据集。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）因其广泛性和多功能性而被迅速集成到包括法律领域在内的各种应用中。然而，在面对法律案件时，不具备法律背景的用户常常难以提出专业的查询，并且在向LLM陈述案情时可能会无意中忽略关键的法律因素。为了解决这个问题，我们提出了诊断式法律大型语言模型（D3LM），它利用类似律师的自适应诊断性问题来收集额外的案件信息，然后提供高质量的反馈。D3LM结合了一种创新的基于图的Positive-Unlabeled强化学习（PURL）算法，从而能够生成关键问题并增强用户-LLM交互。此外，一个集成的基于LLM的停止准则促进了精确的法院观点生成（CVG）。我们的研究还引入了一个新的基于美国案例法数据库的英语CVG数据集，从而为LLM的研究和部署增加了一个重要的维度。D3LM超越了经典的LLM，在法律领域提供了出色的性能和卓越的用户体验。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决用户在使用LLM进行法律咨询时，由于缺乏法律专业知识，难以提供充分信息，导致LLM无法给出高质量反馈的问题。现有方法的痛点在于无法主动引导用户补充关键信息，使得LLM的性能受限。

核心思路：论文的核心思路是模仿律师的诊断式提问方式，通过一系列有针对性的问题，逐步引导用户提供更全面的案件信息。同时，利用Positive-Unlabeled强化学习（PURL）算法，学习生成对案件分析至关重要的关键问题，从而提高LLM获取信息的效率和准确性。

技术框架：D3LM的整体框架包含以下几个主要模块：1) 诊断性问题生成模块：利用PURL算法生成类似律师的诊断性问题。2) 用户交互模块：与用户进行多轮交互，收集案件信息。3) 法院观点生成（CVG）模块：基于收集到的信息，利用LLM生成法院观点。4) 停止准则模块：使用基于LLM的停止准则，判断何时停止提问并生成最终结果。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了基于图的Positive-Unlabeled强化学习（PURL）算法，用于生成关键的诊断性问题。2) 设计了一个集成的基于LLM的停止准则，用于精确控制提问过程，避免信息冗余。3) 构建了一个新的英语CVG数据集，为法律领域的LLM研究提供了数据支持。

关键设计：PURL算法使用图结构表示法律知识，节点表示法律概念，边表示概念之间的关系。强化学习的目标是最大化收集到的信息量，同时最小化提问的成本。损失函数的设计需要平衡信息增益和提问代价。停止准则模块使用LLM判断当前收集到的信息是否足以生成高质量的法院观点，如果满足条件则停止提问。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

D3LM在法律领域展现出卓越的性能和用户体验，超越了传统的LLM。论文构建了一个新的英语CVG数据集，为法律领域的LLM研究提供了重要的数据资源。实验结果表明，D3LM能够更有效地收集案件信息，生成更准确的法院观点，显著提升了用户在法律咨询中的体验。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能法律咨询、法律知识问答、案件分析等领域。通过D3LM，非法律专业人士也能更有效地利用LLM获取专业的法律建议，降低法律咨询的门槛。未来，该技术有望应用于法律教育、法律研究等领域，促进法律知识的普及和应用。

📄 摘要（原文）

The integration of generative Large Language Models (LLMs) into various applications, including the legal domain, has been accelerated by their expansive and versatile nature. However, when facing a legal case, users without a legal background often struggle to formulate professional queries and may inadvertently overlook critical legal factors when presenting their case narrative to LLMs. To address this issue, we propose the Diagnostic Legal Large Language Model (D3LM), which utilizes adaptive lawyer-like diagnostic questions to collect additional case information and then provides high-quality feedback. D3LM incorporates an innovative graph-based Positive-Unlabeled Reinforcement Learning (PURL) algorithm, enabling the generation of critical questions and enhancing user-LLM interactions. Moreover, an integrated LLM-based stopping criterion facilitates precise Court Views Generation (CVG). Our research also introduces a new English-language CVG dataset based on the US case law database, enriching the realm of LLM research and deployment with a vital dimension. D3LM surpasses classical LLMs by delivering outstanding performance and a remarkable user experience in the legal domain.