Data Augmented Pipeline for Legal Information Extraction and Reasoning
作者: Nguyen Minh Phuong, Ha-Thanh Nguyen, May Myo Zin, Ken Satoh
分类: cs.CL
发布日期: 2026-01-09
备注: Accepted in the Demonstration Track at ICAIL 2025
💡 一句话要点
提出一种基于LLM的数据增强流水线，用于提升法律信息抽取与推理性能。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 法律信息抽取 数据增强 大型语言模型 自然语言处理 信息抽取 数据标注 合成数据
📋 核心要点
- 法律领域信息抽取任务面临数据标注成本高昂和数据稀缺的挑战。
- 利用大型语言模型生成合成数据，从而扩充训练数据集，提升模型泛化能力。
- 该方法降低了人工标注成本，并提高了信息抽取系统的鲁棒性，具有较强的通用性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种利用大型语言模型（LLM）的数据增强流水线，用于法律领域的信息抽取任务。该方法简单有效，能够显著减少数据标注所需的人工工作量，同时增强信息抽取系统的鲁棒性。此外，该方法具有通用性，可以应用于法律领域之外的各种自然语言处理（NLP）任务。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决法律领域信息抽取任务中数据标注成本高、数据量不足的问题。现有方法依赖大量人工标注数据，成本高昂且耗时。此外，标注数据的质量直接影响模型的性能，而人工标注容易引入偏差和错误。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大生成能力，自动生成高质量的合成数据，从而扩充训练数据集。通过在真实数据和合成数据上联合训练，可以提高信息抽取模型的泛化能力和鲁棒性，同时减少对人工标注数据的依赖。
技术框架：该流水线主要包含以下几个阶段：1) 提示工程：设计合适的提示语，引导LLM生成符合特定格式和语义的法律文本。2) 数据生成：利用LLM根据提示语生成大量的合成数据。3) 数据过滤：对生成的合成数据进行过滤和筛选，去除质量较差或与真实数据分布差异较大的样本。4) 模型训练：在真实数据和过滤后的合成数据上联合训练信息抽取模型。
关键创新：该方法的核心创新在于利用LLM进行数据增强，显著减少了人工标注的工作量。与传统的基于规则或统计模型的数据增强方法相比，LLM能够生成更自然、更符合语义的合成数据，从而更有效地提升模型性能。此外，该方法具有较强的通用性，可以应用于不同的信息抽取任务和领域。
关键设计：论文中可能涉及的关键设计包括：1) 提示语的设计：如何设计有效的提示语，引导LLM生成高质量的合成数据？2) 数据过滤策略：如何有效地过滤掉质量较差的合成数据？3) 训练策略：如何平衡真实数据和合成数据在训练过程中的权重？这些细节在论文中可能进行了详细的阐述和实验验证。
📊 实验亮点
摘要中提到该方法能够显著减少数据标注所需的人工工作量，并增强信息抽取系统的鲁棒性。虽然没有给出具体的性能数据，但强调了该方法在降低标注成本和提高模型性能方面的潜力。未来的研究可以进一步量化该方法的性能提升幅度，并与其他数据增强方法进行比较。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于法律领域的智能信息处理，例如合同条款抽取、法律文书分析、案件信息检索等。通过降低数据标注成本，可以加速法律人工智能的应用落地，提升法律服务的效率和质量。未来，该方法还可以扩展到其他领域，如金融、医疗等，为各行业的智能化转型提供助力。
📄 摘要（原文）
In this paper, we propose a pipeline leveraging Large Language Models (LLMs) for data augmentation in Information Extraction tasks within the legal domain. The proposed method is both simple and effective, significantly reducing the manual effort required for data annotation while enhancing the robustness of Information Extraction systems. Furthermore, the method is generalizable, making it applicable to various Natural Language Processing (NLP) tasks beyond the legal domain.