基于LLM的可解释法规预测
分析
本文探讨了可解释法规预测这一重要问题，这对于构建值得信赖的法律人工智能系统至关重要。它提出了两种方法：基于注意力的模型（AoS）和LLM提示（LLMPrompt），两者都旨在预测相关法规并提供人类可理解的解释。使用监督学习和零样本学习方法，以及在多个数据集上的评估和解释质量评估，表明了对该问题的全面方法。
要点
引用 / 来源
查看原文"The paper proposes two techniques for addressing this problem of statute prediction with explanations -- (i) AoS (Attention-over-Sentences) which uses attention over sentences in a case description to predict statutes relevant for it and (ii) LLMPrompt which prompts an LLM to predict as well as explain relevance of a certain statute."