Automating Legal Interpretation with LLMs: Retrieval, Generation, and Evaluation
作者: Kangcheng Luo, Quzhe Huang, Cong Jiang, Yansong Feng
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2025-01-03 (更新: 2025-05-31)
备注: ACL 2025 Main Conference
💡 一句话要点
提出ATRIE框架，利用LLM自动进行法律概念解释，提升法律从业效率。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 法律概念解释 大型语言模型 自动化 法律人工智能 信息检索
📋 核心要点
- 法律概念解释依赖专家，成本高昂且耗时，难以满足法律快速发展的需求。
- ATRIE框架模仿法律研究，利用LLM自动检索、解释和评估法律概念，无需专家干预。
- 实验表明，ATRIE生成的解释在全面性和可读性上可与专家媲美，并能提升法律从业效率。
📝 摘要（中文）
法律解释对于法律适应不断变化的社会至关重要。即使对于法律从业者来说，这也是一项关键且具有挑战性的任务，因为它需要法律专家进行细致和专业的注释和总结，而大规模收集这些信息非常耗时且昂贵。为了减轻法律专家的负担，我们提出了一种自动法律解释的方法。具体来说，通过模仿教义法律研究，我们引入了一个名为ATRIE的新框架来解决法律概念解释问题，这是法律解释中的一个典型任务。ATRIE利用大型语言模型（LLM）来自动检索概念相关信息，解释法律概念，并评估生成的解释，从而消除了对法律专家的依赖。ATRIE包括一个法律概念解释器和一个法律概念解释评估器。解释器使用LLM从先前的案例中检索相关信息并解释法律概念。评估器使用法律概念蕴含（我们提出的一个下游任务）的性能变化作为解释质量的代理。自动化和多方面的的人工评估表明，我们的解释质量与法律专家撰写的解释质量相当，并且具有卓越的全面性和可读性。尽管在准确性方面仍然存在细微差距，但它已经可以帮助法律从业者提高法律解释的效率。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决法律概念解释自动化的问题。现有方法依赖于法律专家进行耗时且昂贵的注释和总结，无法满足法律快速发展的需求。因此，如何利用AI技术自动进行法律概念解释，减轻法律专家的负担，是本文要解决的核心问题。
核心思路：论文的核心思路是模仿教义法律研究的过程，利用大型语言模型（LLM）的强大能力，自动检索相关信息、解释法律概念并评估生成的解释。通过这种方式，可以减少对法律专家的依赖，提高法律解释的效率。
技术框架：ATRIE框架包含两个主要模块：法律概念解释器和法律概念解释评估器。法律概念解释器使用LLM从先前的案例中检索相关信息，并基于检索到的信息解释法律概念。法律概念解释评估器则使用法律概念蕴含（Legal Concept Entailment）任务的性能变化作为解释质量的代理，从而自动评估解释的质量。
关键创新：ATRIE框架的关键创新在于其完全自动化的流程，无需人工干预即可完成法律概念的解释和评估。此外，该框架利用LLM的强大能力，能够生成高质量的法律概念解释，并在全面性和可读性方面与专家媲美。
关键设计：论文提出了Legal Concept Entailment任务作为评估解释质量的代理。具体的技术细节包括如何设计检索模块以获取相关案例，如何利用LLM生成高质量的解释，以及如何定义和评估Legal Concept Entailment任务的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，ATRIE生成的法律概念解释在全面性和可读性方面与法律专家撰写的解释相当。虽然在准确性方面仍有差距，但ATRIE已经能够显著提升法律从业者进行法律解释的效率。此外，自动化和多方面的人工评估进一步验证了ATRIE的有效性。
🎯 应用场景
ATRIE框架可应用于法律咨询、法律教育、法律信息检索等领域。它可以帮助法律从业者快速理解法律概念，提高工作效率；也可以为普通民众提供便捷的法律知识获取途径，促进法律普及。未来，该研究有望推动法律人工智能的发展，实现更加智能化的法律服务。
📄 摘要（原文）
Interpreting the law is always essential for the law to adapt to the ever-changing society. It is a critical and challenging task even for legal practitioners, as it requires meticulous and professional annotations and summarizations by legal experts, which are admittedly time-consuming and expensive to collect at scale. To alleviate the burden on legal experts, we propose a method for automated legal interpretation. Specifically, by emulating doctrinal legal research, we introduce a novel framework, ATRIE, to address Legal Concept Interpretation, a typical task in legal interpretation. ATRIE utilizes large language models (LLMs) to AuTomatically Retrieve concept-related information, Interpret legal concepts, and Evaluate generated interpretations, eliminating dependence on legal experts. ATRIE comprises a legal concept interpreter and a legal concept interpretation evaluator. The interpreter uses LLMs to retrieve relevant information from previous cases and interpret legal concepts. The evaluator uses performance changes on Legal Concept Entailment, a downstream task we propose, as a proxy of interpretation quality. Automated and multifaceted human evaluations indicate that the quality of our interpretations is comparable to those written by legal experts, with superior comprehensiveness and readability. Although there remains a slight gap in accuracy, it can already assist legal practitioners in improving the efficiency of legal interpretation.