ArabLegalEval: A Multitask Benchmark for Assessing Arabic Legal Knowledge in Large Language Models

📄 arXiv: 2408.07983v1 📥 PDF

作者: Faris Hijazi, Somayah AlHarbi, Abdulaziz AlHussein, Harethah Abu Shairah, Reem AlZahrani, Hebah AlShamlan, Omar Knio, George Turkiyyah

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CY

发布日期: 2024-08-15

DOI: 10.18653/v1/2024.arabicnlp-1.20

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

ArabLegalEval：用于评估大型语言模型阿拉伯语法律知识的多任务基准

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

关键词: 阿拉伯语法律 大型语言模型 基准数据集 法律知识评估 多任务学习

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在阿拉伯语法律知识评估方面存在不足，缺乏专门的基准数据集。
  2. 论文提出ArabLegalEval，一个多任务基准数据集，用于评估LLMs的阿拉伯语法律知识，包含沙特法律文件和合成问题。
  3. 论文对GPT-4和Jais等模型进行了基准测试，并探索了上下文学习和自动验证等方法，为后续研究奠定基础。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）的快速发展显著提升了各种自然语言处理任务的性能。然而，评估LLMs的法律知识，特别是在非英语语言（如阿拉伯语）方面，仍然缺乏充分的研究。为了解决这一问题，我们推出了ArabLegalEval，这是一个多任务基准数据集，用于评估LLMs的阿拉伯语法律知识。受到MMLU和LegalBench数据集的启发，ArabLegalEval包含来自沙特法律文件和合成问题的多个任务。本文旨在分析解决阿拉伯语法律问题所需的能力，并对最先进的LLMs的性能进行基准测试。我们探讨了上下文学习的影响，并研究了各种评估方法。此外，我们还探索了使用自动验证生成问题的工作流程，以提高数据集的质量。我们对多语言和以阿拉伯语为中心的LLMs（如GPT-4和Jais）进行了基准测试。我们还分享了创建数据集和验证的方法，这些方法可以推广到其他领域。我们希望通过发布ArabLegalEval数据集和代码来加速阿拉伯法律领域的人工智能研究。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型在处理阿拉伯语法律文本时，缺乏专门的评估基准。这使得我们难以准确评估这些模型在理解和应用阿拉伯语法律知识方面的能力。现有的方法主要集中在英语等主流语言，忽略了阿拉伯语法律领域的特殊性和复杂性。因此，需要一个专门为阿拉伯语法律领域设计的基准数据集，以推动相关研究的进展。

核心思路：论文的核心思路是构建一个高质量的、多任务的阿拉伯语法律知识评估基准数据集，即ArabLegalEval。该数据集包含来自沙特法律文件和合成的问题，涵盖了不同的法律领域和任务类型。通过在该数据集上对各种LLMs进行评估，可以深入了解它们在阿拉伯语法律知识方面的优势和不足，并为未来的模型改进提供指导。

技术框架：ArabLegalEval的构建流程主要包括以下几个阶段：1) 数据收集：从沙特法律文件中收集原始文本数据。2) 问题生成：基于收集到的法律文本，生成各种类型的法律问题，包括多项选择题、判断题等。3) 数据验证：使用自动验证方法和人工审核相结合的方式，确保问题的质量和准确性。4) 模型评估：使用ArabLegalEval数据集对各种LLMs进行评估，并分析它们的性能表现。

关键创新：该论文的关键创新在于构建了首个专门用于评估LLMs阿拉伯语法律知识的多任务基准数据集ArabLegalEval。该数据集的构建方法具有通用性，可以推广到其他领域和语言。此外，论文还探索了使用自动验证方法来提高数据集质量，这为大规模数据集的构建提供了一种新的思路。

关键设计：ArabLegalEval数据集包含多个任务，每个任务都对应一个特定的法律领域或问题类型。问题生成过程中，采用了多种策略，包括基于规则的方法、基于模板的方法和基于LLMs的方法。为了确保问题的质量，论文采用了自动验证和人工审核相结合的方式。自动验证主要通过检查问题的语法、语义和逻辑一致性来实现。人工审核则由法律专家进行，以确保问题的法律准确性和合理性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验证明，现有的LLMs在ArabLegalEval数据集上的表现参差不齐，GPT-4等模型表现相对较好，但仍有很大的提升空间。实验结果表明，上下文学习可以显著提高LLMs的性能。此外，论文还发现，自动验证方法可以有效地提高数据集的质量，减少人工审核的工作量。

🎯 应用场景

ArabLegalEval数据集可以广泛应用于法律人工智能领域，例如智能法律咨询、法律文本分析、法律知识图谱构建等。该数据集可以帮助研究人员开发更强大的阿拉伯语法律语言模型，从而提高法律服务的效率和质量。此外，该数据集还可以促进跨语言法律知识的迁移和共享，为全球法律人工智能的发展做出贡献。

📄 摘要（原文）

The rapid advancements in Large Language Models (LLMs) have led to significant improvements in various natural language processing tasks. However, the evaluation of LLMs' legal knowledge, particularly in non-English languages such as Arabic, remains under-explored. To address this gap, we introduce ArabLegalEval, a multitask benchmark dataset for assessing the Arabic legal knowledge of LLMs. Inspired by the MMLU and LegalBench datasets, ArabLegalEval consists of multiple tasks sourced from Saudi legal documents and synthesized questions. In this work, we aim to analyze the capabilities required to solve legal problems in Arabic and benchmark the performance of state-of-the-art LLMs. We explore the impact of in-context learning and investigate various evaluation methods. Additionally, we explore workflows for generating questions with automatic validation to enhance the dataset's quality. We benchmark multilingual and Arabic-centric LLMs, such as GPT-4 and Jais, respectively. We also share our methodology for creating the dataset and validation, which can be generalized to other domains. We hope to accelerate AI research in the Arabic Legal domain by releasing the ArabLegalEval dataset and code: https://github.com/Thiqah/ArabLegalEval