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方法，提升法律信息可访问性。

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

关键词: 法律文本结构化 知识图谱 大型语言模型 三元组提取 法律信息检索

📋 核心要点

  1. 塞内加尔法律文本分散且难以获取，传统方法在提取和组织法律信息方面存在不足，阻碍了公民和法律专业人士理解法律。
  2. 该研究利用LLM增强的知识图谱方法，从法律文本中提取关键信息，构建包含节点和关系的图数据库，实现法律知识的可视化和高效检索。
  3. 实验成功提取了7967篇文章，构建了包含2872个节点和10774个关系的图数据库，并验证了GPT-4o等模型在三元组提取方面的有效性。

📝 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可访问性方面的应用。研究重点关注提取和组织法律文件的困难，强调了对更好获取司法信息的需求。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，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获取知识，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：塞内加尔的法律文本信息分散，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。现有方法在处理大规模法律文本时，提取效率和准确性较低，难以满足实际需求。

核心思路：该研究的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的文本理解和生成能力，结合知识图谱的结构化表示，构建一个易于访问和检索的法律知识库。通过LLM提取法律文本中的关键信息，并将其转化为知识图谱中的节点和关系，从而实现法律知识的结构化和可视化。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 法律文本提取：从各种法律文件中提取文本内容，重点关注土地和公共领域法典。2) 三元组提取：利用LLM（如GPT-4o、GPT-4和Mistral-Large）提取法律文本中的三元组（主语-谓语-宾语），用于构建知识图谱。3) 知识图谱构建：将提取的三元组转化为知识图谱中的节点和关系，构建一个包含法律概念和关系的图数据库。4) 知识图谱可视化：利用可视化工具展示知识图谱，方便用户浏览和理解法律知识。

关键创新：该研究的关键创新在于将LLM与知识图谱相结合，用于法律文本的结构化和知识提取。与传统方法相比，该方法能够更准确、更高效地提取法律文本中的关键信息，并将其转化为易于理解和检索的知识图谱。此外，该研究还探索了不同LLM在三元组提取方面的性能，为选择合适的LLM提供了参考。

关键设计：在三元组提取阶段，研究人员使用了不同的LLM，并比较了它们的性能。具体参数设置和损失函数等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。知识图谱的构建和可视化使用了标准的图数据库技术，具体实现细节也未在摘要中详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该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在三元组提取方面表现出色，能够有效地识别法律文本中的关系和元数据。具体的性能指标和提升幅度未在摘要中给出。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于构建智能法律咨询系统，帮助公民和法律专业人士快速查找和理解法律条文。此外，还可以用于法律文本分析、法律知识发现、智能合同生成等领域，提升法律服务的效率和质量。未来，该研究可以扩展到其他国家的法律体系，构建全球法律知识图谱。

📄 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.