A Law Reasoning Benchmark for LLM with Tree-Organized Structures including Factum Probandum, Evidence and Experiences
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저자
Jiaxin Shen, Jinan Xu, Huiqi Hu, Luyi Lin, Fei Zheng, Guoyang Ma, Fandong Meng, Jie Zhou, Wenjuan Han
개요
본 논문은 공정한 판결에 필수적인 법적 추론이 아직 충분히 연구되지 않았다는 점을 지적하며, 투명하고 편향되지 않은 법적 추론을 위한 새로운 체계를 제안합니다. 이 체계는 계층적인 사실, 증거, 암묵적 경험을 포함하여 공개적인 검토를 가능하게 합니다. 이를 바탕으로, 사례 설명 텍스트를 입력받아 최종 판결을 정당화하는 계층적 구조를 출력하는 새로운 과제를 제시하고, 이 과제를 위한 최초의 크라우드소싱 데이터셋을 공개합니다. 또한, 다양한 법적 분석 도구를 활용하는 에이전트 프레임워크를 제안하여 해당 과제에 대한 해결책을 제시합니다. 이 연구는 "지능형 법정"에서 투명하고 책임감 있는 AI 지원 법적 추론을 위한 기반을 마련합니다.
