When Large Language Models Meet Law: Dual-Lens Taxonomy, Technical Advances, and Ethical Governance

📄 arXiv: 2507.07748v1 📥 PDF

作者: Peizhang Shao, Linrui Xu, Jinxi Wang, Wei Zhou, Xingyu Wu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-07-10

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

构建法律领域LLM双重视角分类体系，提升法律任务泛化与伦理治理能力

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

关键词: 大型语言模型 法律领域 双重视角分类 法律推理 图尔敏论证 自然语言处理 法律人工智能

📋 核心要点

  1. 现有法律领域LLM在动态捕获法律语义和统一证据推理方面存在局限，难以有效进行任务泛化。
  2. 论文提出双重视角分类体系，整合法律推理框架和专业本体，并计算实现图尔敏论证框架，系统化法律任务。
  3. 通过技术创新，论文在推理、检索、预测和争议解决等方面取得了进展，为法律人工智能奠定基础。

📝 摘要（中文）

本文首次对应用于法律领域的大型语言模型（LLM）进行了全面综述。它开创性地提出了一个创新的双重视角分类体系，整合了法律推理框架和专业本体，系统地统一了历史研究和当代突破。基于Transformer的LLM展现出诸如上下文推理和生成式论证等涌现能力，通过动态捕获法律语义和统一证据推理，克服了传统局限。在任务泛化、推理形式化、工作流程集成以及通过稀疏注意力机制和混合专家架构等技术创新解决文本处理、知识集成和评估严谨性等核心挑战方面，取得了显著进展。然而，LLM的广泛应用也带来了关键挑战：幻觉、可解释性不足、管辖适应困难和伦理不对称。本综述提出了一种新的分类法，将法律角色映射到NLP子任务，并以计算方式实现了图尔敏论证框架，从而系统化了推理、检索、预测和争议解决方面的进展。它确定了关键前沿，包括低资源系统、多模态证据集成和动态反驳处理。最终，这项工作为研究人员提供了技术路线图，为从业人员提供了驾驭算法未来的概念框架，为法律人工智能的下一个时代奠定了坚实的基础。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在法律领域应用LLM时，难以动态捕获法律语义，证据推理能力不足，导致任务泛化能力受限。此外，LLM的幻觉问题、可解释性不足以及伦理风险也阻碍了其广泛应用。

核心思路：论文的核心思路是构建一个双重视角的分类体系，将法律推理框架和专业本体相结合，从而系统化地理解和应用LLM于法律领域。通过这种方式，可以更好地利用LLM的优势，同时解决其固有的局限性。

技术框架：论文提出了一种新的分类法，将法律角色映射到NLP子任务，并以计算方式实现了图尔敏论证框架。整体框架包括：1）定义法律推理框架和专业本体；2）将法律角色映射到NLP子任务；3）利用图尔敏论证框架进行推理、检索、预测和争议解决；4）通过技术创新解决文本处理、知识集成和评估严谨性等核心挑战。

关键创新：论文最重要的技术创新在于其双重视角的分类体系，该体系整合了法律推理框架和专业本体，能够更全面、系统地理解和应用LLM于法律领域。此外，计算实现图尔敏论证框架也是一个重要的创新，它使得法律推理过程更加形式化和可计算。

关键设计：论文的关键设计包括：1）详细定义了法律推理框架和专业本体的具体内容；2）设计了将法律角色映射到NLP子任务的具体方法；3）实现了图尔敏论证框架的计算模型，包括定义了论证的各个要素（如主张、证据、支持、反驳等）以及它们之间的关系；4）采用了稀疏注意力机制和混合专家架构等技术来提高LLM的性能和效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出了一个创新的双重视角分类体系，整合了法律推理框架和专业本体，并以计算方式实现了图尔敏论证框架，从而系统化了推理、检索、预测和争议解决方面的进展。虽然论文没有提供具体的性能数据，但强调了在任务泛化、推理形式化、工作流程集成等方面取得的显著进展，并指出了低资源系统、多模态证据集成和动态反驳处理等关键前沿。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于法律咨询、案件预测、合同审查、法律检索、争议解决等领域。通过提升LLM在法律领域的推理能力和可解释性，可以提高法律服务的效率和质量，并为法律从业者提供更强大的辅助工具。未来，该研究有望推动法律人工智能的发展，并对法律行业产生深远影响。

📄 摘要（原文）

This paper establishes the first comprehensive review of Large Language Models (LLMs) applied within the legal domain. It pioneers an innovative dual lens taxonomy that integrates legal reasoning frameworks and professional ontologies to systematically unify historical research and contemporary breakthroughs. Transformer-based LLMs, which exhibit emergent capabilities such as contextual reasoning and generative argumentation, surmount traditional limitations by dynamically capturing legal semantics and unifying evidence reasoning. Significant progress is documented in task generalization, reasoning formalization, workflow integration, and addressing core challenges in text processing, knowledge integration, and evaluation rigor via technical innovations like sparse attention mechanisms and mixture-of-experts architectures. However, widespread adoption of LLM introduces critical challenges: hallucination, explainability deficits, jurisdictional adaptation difficulties, and ethical asymmetry. This review proposes a novel taxonomy that maps legal roles to NLP subtasks and computationally implements the Toulmin argumentation framework, thus systematizing advances in reasoning, retrieval, prediction, and dispute resolution. It identifies key frontiers including low-resource systems, multimodal evidence integration, and dynamic rebuttal handling. Ultimately, this work provides both a technical roadmap for researchers and a conceptual framework for practitioners navigating the algorithmic future, laying a robust foundation for the next era of legal artificial intelligence. We have created a GitHub repository to index the relevant papers: https://github.com/Kilimajaro/LLMs_Meet_Law.