An Senegalese Legal Texts Structuration Using LLM-augmented Knowledge Graph

📄 arXiv: 2510.02353v1 📥 PDF

作者: Oumar Kane, Mouhamad M. Allaya, Dame Samb, Mamadou Bousso

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-09-27

备注: 8 pages, 8 figures, 2 tables, 1 algorithm

💡 一句话要点

利用LLM增强的知识图谱构建塞内加尔法律文本结构化体系

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

关键词: 法律文本结构化 知识图谱 大型语言模型 三元组抽取 法律信息检索

📋 核心要点

  1. 塞内加尔法律文本分散且难以访问，阻碍了公民和法律专业人士理解其权利和义务。
  2. 利用LLM构建知识图谱，从法律文本中提取实体、关系，并进行结构化组织，提升信息检索效率。
  3. 实验成功提取了大量法律条文，构建了包含数千节点和关系的图数据库，验证了方法的可行性。

📝 摘要（中文）

本研究探讨了人工智能（AI）和大型语言模型（LLM）在改善塞内加尔司法系统中法律文本访问方面的应用。研究重点在于提取和组织法律文件的挑战，强调了更好地获取司法信息的必要性。研究成功地从各种法律文件中提取了7967篇文章，特别关注土地和公共领域法典。开发了一个详细的图数据库，其中包含2872个节点和10774个关系，有助于可视化法律文本中的互连。此外，利用先进的三元组提取技术进行知识提取，证明了GPT-4o、GPT-4和Mistral-Large等模型在识别关系和相关元数据方面的有效性。通过这些技术，旨在创建一个坚实的框架，使塞内加尔公民和法律专业人士能够更有效地理解他们的权利和责任。

🔬 方法详解

问题定义：塞内加尔法律体系中，法律文本的数字化程度不高，缺乏有效的组织和检索机制，导致公民和法律专业人士难以快速准确地获取所需信息。现有方法在处理法律文本的复杂性和语义关联方面存在不足，无法充分挖掘法律条文之间的内在联系。

核心思路：利用大型语言模型（LLM）强大的语义理解和知识抽取能力，从法律文本中自动提取关键实体、关系和元数据，构建知识图谱。通过知识图谱的结构化表示，实现法律知识的有效组织和高效检索。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 法律文本数据收集与预处理；2) 基于LLM的三元组抽取，识别法律条文中的实体和关系；3) 知识图谱构建，将抽取的三元组存储到图数据库中；4) 基于知识图谱的法律信息检索与查询。其中，LLM在三元组抽取阶段扮演核心角色。

关键创新：该方法将LLM应用于塞内加尔法律文本的结构化，利用LLM的强大能力克服了传统方法在处理法律文本复杂性和语义关联方面的局限性。通过构建知识图谱，实现了法律知识的结构化表示和高效检索，为法律信息服务提供了新的解决方案。

关键设计：研究中使用了GPT-4o、GPT-4和Mistral-Large等先进的LLM模型进行三元组抽取。具体的技术细节，例如prompt的设计、模型的微调策略、以及图数据库的选择等，论文中没有详细描述，属于未知信息。

📊 实验亮点

研究成功地从塞内加尔法律文件中提取了7967篇文章，构建了一个包含2872个节点和10774个关系的图数据库。实验结果表明，GPT-4o、GPT-4和Mistral-Large等LLM模型在识别法律文本中的关系和元数据方面表现出良好的性能，为构建法律知识图谱提供了有效手段。具体的性能指标和对比基线在论文中没有详细给出。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于构建智能法律信息检索系统，为塞内加尔公民和法律专业人士提供便捷的法律知识查询服务。此外，该方法还可推广到其他国家的法律体系，促进法律知识的普及和法律服务的智能化。未来，可以进一步探索将知识图谱与自然语言处理技术相结合，实现更智能的法律咨询和判例分析。

📄 摘要（原文）

This study examines the application of artificial intelligence (AI) and large language models (LLM) to improve access to legal texts in Senegal's judicial system. The emphasis is on the difficulties of extracting and organizing legal documents, highlighting the need for better access to judicial information. The research successfully extracted 7,967 articles from various legal documents, particularly focusing on the Land and Public Domain Code. A detailed graph database was developed, which contains 2,872 nodes and 10,774 relationships, aiding in the visualization of interconnections within legal texts. In addition, advanced triple extraction techniques were utilized for knowledge, demonstrating the effectiveness of models such as GPT-4o, GPT-4, and Mistral-Large in identifying relationships and relevant metadata. Through these technologies, the aim is to create a solid framework that allows Senegalese citizens and legal professionals to more effectively understand their rights and responsibilities.