Applicability of Large Language Models and Generative Models for Legal Case Judgement Summarization

📄 arXiv: 2407.12848v2 📥 PDF

作者: Aniket Deroy, Kripabandhu Ghosh, Saptarshi Ghosh

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-07-06 (更新: 2024-07-20)

备注: Accepted at Artificial Intelligence and Law, Springer, 2024

💡 一句话要点

探索大型语言模型和生成模型在法律判决摘要中的适用性，并分析其幻觉问题。

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

关键词: 法律判决摘要 自动摘要 大型语言模型 生成式模型 幻觉问题

📋 核心要点

  1. 法律判决摘要任务面临挑战，现有方法难以有效处理判决书的复杂性和长篇幅。
  2. 论文探索了抽象式摘要模型和大型语言模型在法律判决摘要中的应用潜力。
  3. 实验结果表明，生成式模型在传统指标上优于抽取式模型，但存在幻觉和不一致性问题。

📝 摘要（中文）

法律判决书通常冗长而复杂，传统上采用抽取式摘要模型进行自动摘要。近年来，生成式模型，包括抽象式摘要模型和大型语言模型（LLM），越来越受欢迎。本文探讨了这些模型在法律判决摘要中的适用性。我们对来自英国最高法院和印度最高法院的两组法律判决书，以及来自美国的政府报告数据集，应用了各种领域特定的抽象式摘要模型、通用领域LLM以及抽取式摘要模型，并评估了生成摘要的质量。结果表明，根据传统的摘要质量评估指标，抽象式摘要模型和LLM通常比抽取式方法表现更好。然而，详细调查显示，生成式模型的输出存在不一致性和幻觉。我们探索了减少摘要中幻觉和不一致性的方法。总体而言，调查表明，需要进一步改进以提高抽象模型和LLM在法律判决摘要中的可靠性。目前，人机协作技术更适合执行手动检查，以识别生成摘要中的不一致之处。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决法律判决书自动摘要的问题。现有的抽取式摘要模型难以捕捉判决书的深层语义信息，而人工摘要耗时耗力。生成式模型虽然有潜力生成更流畅和信息丰富的摘要，但容易产生幻觉和不一致性，影响摘要的可靠性。

核心思路：论文的核心思路是探索和评估各种生成式模型（包括抽象式摘要模型和大型语言模型）在法律判决摘要任务中的性能，并分析和解决生成式模型中存在的幻觉和不一致性问题。通过对比不同模型的表现，找出适合法律判决摘要任务的模型，并提出改进方法。

技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 数据集准备：收集并整理来自英国、印度和美国的不同类型的法律文档数据集。2) 模型选择：选择多种抽取式摘要模型、抽象式摘要模型和大型语言模型。3) 模型训练与推理：使用数据集对模型进行训练，并生成法律判决摘要。4) 摘要评估：使用传统指标（如ROUGE）评估摘要质量，并进行人工评估，分析幻觉和不一致性。5) 幻觉缓解：探索减少幻觉和不一致性的方法。

关键创新：论文的关键创新在于对大型语言模型在法律判决摘要任务中的适用性进行了全面的评估和分析。与以往的研究相比，论文不仅关注摘要的客观质量（如ROUGE得分），更关注摘要的可靠性，即是否存在幻觉和不一致性。此外，论文还探索了减少幻觉的方法，为后续研究提供了思路。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择具有代表性的法律文档数据集，涵盖不同国家和不同类型的法律文档。2) 选择多种类型的摘要模型，包括抽取式、抽象式和大型语言模型，以便进行全面的对比。3) 采用多种评估方法，包括自动评估和人工评估，以便全面评估摘要质量和可靠性。4) 探索多种幻觉缓解方法，例如使用领域知识进行约束。

📊 实验亮点

实验结果表明，抽象式摘要模型和LLM在传统指标上优于抽取式模型，但存在幻觉和不一致性问题。例如，某些LLM生成的摘要在ROUGE指标上表现良好，但人工评估发现其包含与原文不符的信息。论文还探索了减少幻觉的方法，但效果有限，表明需要进一步研究。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于法律领域的自动化文书处理，例如自动生成案件摘要、法律咨询、法律研究等。通过提高法律判决摘要的效率和质量，可以帮助律师、法官和研究人员更快地了解案件信息，提高工作效率，并促进法律知识的普及。未来的研究可以进一步探索如何利用大型语言模型构建更可靠、更智能的法律助手。

📄 摘要（原文）

Automatic summarization of legal case judgements, which are known to be long and complex, has traditionally been tried via extractive summarization models. In recent years, generative models including abstractive summarization models and Large language models (LLMs) have gained huge popularity. In this paper, we explore the applicability of such models for legal case judgement summarization. We applied various domain specific abstractive summarization models and general domain LLMs as well as extractive summarization models over two sets of legal case judgements from the United Kingdom (UK) Supreme Court and the Indian (IN) Supreme Court and evaluated the quality of the generated summaries. We also perform experiments on a third dataset of legal documents of a different type, Government reports from the United States (US). Results show that abstractive summarization models and LLMs generally perform better than the extractive methods as per traditional metrics for evaluating summary quality. However, detailed investigation shows the presence of inconsistencies and hallucinations in the outputs of the generative models, and we explore ways to reduce the hallucinations and inconsistencies in the summaries. Overall, the investigation suggests that further improvements are needed to enhance the reliability of abstractive models and LLMs for legal case judgement summarization. At present, a human-in-the-loop technique is more suitable for performing manual checks to identify inconsistencies in the generated summaries.