LegalViz: Legal Text Visualization by Text To Diagram Generation
作者: Eri Onami, Taiki Miyanishi, Koki Maeda, Shuhei Kurita
分类: cs.CL
发布日期: 2025-02-10 (更新: 2025-02-13)
备注: NAACL2025
💡 一句话要点
提出LegalViz数据集，用于法律文本到易理解图表的生成，提升法律知识可访问性。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 法律文本可视化 图表生成 LegalViz数据集 自然语言处理 法律人工智能
📋 核心要点
- 理解法律判决等法律文件需要专业的法律知识，现有方法难以向非专业人士有效传达。
- LegalViz数据集通过将法律文本转换为易于理解的图表，简化了法律知识的获取和理解。
- 实验表明，使用LegalViz数据集训练的模型在法律图表生成任务上优于现有模型，证明了其有效性。
📝 摘要（中文）
本文探讨了将法律文本可视化为易于理解的图表的问题，旨在向非专业人士公开专家知识。为此，作者提出了一个名为LegalViz的新数据集，该数据集包含23种语言的7010个法律文档和可视化图表对，图表使用Graphviz的DOT图描述语言。LegalViz能够从复杂的法律语料库中提取关键信息，例如法律实体、交易、法律来源和陈述，并以简单图表的形式呈现。此外，作者还提出了新的评估指标，用于评估法律图表可视化的质量，包括图结构、文本相似性和法律内容。通过在少量样本和微调大型语言模型上的实验研究，并使用这些指标进行评估（包括基于法律内容的23种语言评估），证明了使用LegalViz训练的模型优于现有模型（包括GPTs），验证了数据集的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决法律文本理解的难题，特别是对于非法律专业人士而言。现有的法律文档往往复杂晦涩，难以理解其中的关键信息。因此，如何将法律文本转化为易于理解的可视化形式，成为了一个重要的研究问题。现有方法或者依赖人工标注，成本高昂，或者自动化程度低，效果不佳。
核心思路：论文的核心思路是构建一个大规模的法律文本-图表对应数据集LegalViz，并利用该数据集训练大型语言模型，使其能够自动将法律文本转化为易于理解的图表。这种方法的核心在于利用数据驱动的方式，让模型学习法律文本和图表之间的映射关系，从而实现自动化的法律文本可视化。
技术框架：整体框架包含数据集构建和模型训练两个主要阶段。数据集构建阶段，作者收集了大量的法律文档，并人工标注了对应的图表。图表使用Graphviz的DOT语言进行描述。模型训练阶段，作者使用了少量样本学习和微调大型语言模型的方法，利用LegalViz数据集训练模型，使其能够根据输入的法律文本生成对应的图表。
关键创新：论文的关键创新在于构建了大规模的多语言法律文本-图表对应数据集LegalViz，并提出了针对法律图表可视化的评估指标。LegalViz数据集的规模和多语言特性，为训练高性能的法律文本可视化模型提供了数据基础。提出的评估指标，考虑了图结构、文本相似性和法律内容，能够更全面地评估法律图表可视化的质量。
关键设计：LegalViz数据集包含了23种语言的7010个法律文档和可视化图表对。图表使用DOT语言描述，包含了法律实体、交易、法律来源和陈述等关键信息。在模型训练方面，作者采用了少量样本学习和微调的方法，利用预训练的大型语言模型，并使用LegalViz数据集进行微调。损失函数的设计考虑了图结构、文本相似性和法律内容，以提高生成图表的质量。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，使用LegalViz数据集训练的模型在法律图表生成任务上取得了显著的性能提升，优于现有模型（包括GPTs）。具体而言，在法律内容评估方面，使用LegalViz训练的模型在23种语言上都取得了更好的效果，验证了数据集的有效性和模型的泛化能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于法律知识普及、法律咨询、法律教育等领域。通过将复杂的法律文本转化为易于理解的图表，可以帮助非专业人士更好地理解法律内容，提高法律知识的可访问性。此外，该技术还可以应用于智能法律助手、法律信息检索等领域，提高法律服务的效率和质量。
📄 摘要（原文）
Legal documents including judgments and court orders require highly sophisticated legal knowledge for understanding. To disclose expert knowledge for non-experts, we explore the problem of visualizing legal texts with easy-to-understand diagrams and propose a novel dataset of LegalViz with 23 languages and 7,010 cases of legal document and visualization pairs, using the DOT graph description language of Graphviz. LegalViz provides a simple diagram from a complicated legal corpus identifying legal entities, transactions, legal sources, and statements at a glance, that are essential in each judgment. In addition, we provide new evaluation metrics for the legal diagram visualization by considering graph structures, textual similarities, and legal contents. We conducted empirical studies on few-shot and finetuning large language models for generating legal diagrams and evaluated them with these metrics, including legal content-based evaluation within 23 languages. Models trained with LegalViz outperform existing models including GPTs, confirming the effectiveness of our dataset.