Large Language Models Meet Legal Artificial Intelligence: A Survey

📄 arXiv: 2509.09969v1 📥 PDF

作者: Zhitian Hou, Zihan Ye, Nanli Zeng, Tianyong Hao, Kun Zeng

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-09-12

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

综述：大型语言模型赋能法律人工智能

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

关键词: 法律人工智能 大型语言模型 法律文本理解 案例检索 法律推理

📋 核心要点

  1. 现有法律人工智能方法在效率和准确性方面存在不足，难以满足日益增长的法律任务需求。
  2. 该综述旨在系统性地整理和分析当前基于大型语言模型的法律人工智能研究，为领域发展提供参考。
  3. 论文整理了法律LLM、框架、基准和数据集，并分析了挑战和未来方向，为初学者提供入门指导。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLMs）显著推动了法律人工智能（Legal AI）的发展，提高了法律任务的效率和准确性。为了促进基于LLM的法律领域方法的研究和应用，本文全面回顾了16个法律LLM系列和47个基于LLM的法律任务框架，并收集了15个基准和29个数据集来评估不同的法律能力。此外，我们分析了基于LLM的法律领域方法所面临的挑战，并讨论了未来的发展方向。我们希望本文能为初学者提供系统的介绍，并鼓励未来在该领域的研究。资源可在https://github.com/ZhitianHou/LLMs4LegalAI获取。

🔬 方法详解

问题定义：法律人工智能领域面临着效率和准确性的挑战，现有方法难以充分利用大规模数据和先进的自然语言处理技术。具体来说，如何将大型语言模型有效地应用于各种法律任务，例如法律文本理解、案例检索、法律推理和合同分析等，是一个亟待解决的问题。现有方法的痛点在于缺乏对法律领域特定知识的有效利用，以及模型的可解释性和可靠性不足。

核心思路：本文的核心思路是对现有基于大型语言模型的法律人工智能研究进行全面的梳理和总结，从而为研究人员提供一个系统的参考框架。通过分析现有方法的优缺点，以及面临的挑战，为未来的研究方向提供指导。这种综述性的研究方法旨在促进该领域的知识共享和技术进步。

技术框架：该综述的技术框架主要包括以下几个方面：首先，对现有的法律大型语言模型进行分类和总结，包括模型的架构、训练数据和性能指标。其次，对基于大型语言模型的法律任务框架进行分析，包括任务类型、模型选择和评估方法。第三，整理了用于评估法律人工智能模型的基准和数据集。最后，对该领域面临的挑战和未来的发展方向进行了讨论。

关键创新：该综述的关键创新在于其全面性和系统性。它不仅涵盖了现有的法律大型语言模型和任务框架，还整理了相关的基准和数据集，并对该领域面临的挑战和未来的发展方向进行了深入的分析。这种全面的视角有助于研究人员更好地了解该领域的研究现状和发展趋势。

关键设计：该综述的关键设计在于其结构化的组织方式。通过对法律大型语言模型、任务框架、基准和数据集进行分类和总结，使得研究人员可以快速找到自己感兴趣的内容。此外，该综述还对该领域面临的挑战和未来的发展方向进行了深入的分析，为研究人员提供了有价值的参考。

📊 实验亮点

该综述整理了16个法律LLM系列，47个LLM-based法律任务框架，15个基准和29个数据集。这些资源的汇总为研究人员提供了便利，加速了法律人工智能领域的发展。通过对现有方法的分析，指出了未来研究的潜在方向。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于法律咨询、合同审查、案件分析、法律文书生成等多个领域，提高法律服务的效率和质量，降低法律成本。未来，随着技术的不断发展，有望实现更智能化的法律服务，例如自动化的法律风险评估和预测。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have significantly advanced the development of Legal Artificial Intelligence (Legal AI) in recent years, enhancing the efficiency and accuracy of legal tasks. To advance research and applications of LLM-based approaches in legal domain, this paper provides a comprehensive review of 16 legal LLMs series and 47 LLM-based frameworks for legal tasks, and also gather 15 benchmarks and 29 datasets to evaluate different legal capabilities. Additionally, we analyse the challenges and discuss future directions for LLM-based approaches in the legal domain. We hope this paper provides a systematic introduction for beginners and encourages future research in this field. Resources are available at https://github.com/ZhitianHou/LLMs4LegalAI.