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近年来，随着生成式大语言模型（LLMs）的广泛应用，其在法律领域也得到了越来越多的关注。然而，对于没有法律背景的用户来说，在面对法律案件时，他们往往难以用专业语言进行提问，也可能在向LLMs陈述案件时忽略关键的法律因素。为了解决这个问题，我们提出了诊断式法律大语言模型（D3LM），它利用类似律师的适应性诊断问题来收集额外的案件信息，并提供高质量的反馈。

D3LM结合了一种创新的基于图的正负样本强化学习（PURL）算法，能够生成关键问题，并增强用户与LLMs的交互。此外，一个集成的基于LLMs的停止准则，可以实现精确的法院观点生成（CVG）。我们的研究还引入了一个新的基于美国案例法数据库的英语CVG数据集，为LLMs研究和部署领域增添了重要维度。D3LM超越了传统LLMs，在法律领域展现出卓越的性能和非凡的用户体验。

法律服务的新纪元：D3LM的优势

传统LLMs在法律咨询中存在局限性，用户往往需要自行组织语言，而LLMs则无法主动引导用户提供更详细的信息。D3LM则不同，它就像一位专业的律师，通过一系列针对性的问题，引导用户提供更多案件细节，从而更准确地预测法律结果。

例如，假设一位客户因酒吧斗殴而被指控故意伤害。传统LLMs可能会基于客户提供的模糊描述，给出笼统的法院观点，但由于信息不足，可能会忽略关键细节。而律师则会通过一系列针对性的问题，深入了解案件细节，例如：”您当时是否处于酒精影响下？“，”酒吧是否有监控摄像头记录了事件？“。D3LM则能够自动生成类似的问题，在不增加额外成本的情况下，更深入地理解案件，并提高法律结果预测的准确性。

知识图谱与强化学习：D3LM的核心技术

D3LM的核心技术在于将LLMs与法律知识图谱相结合，并利用正负样本强化学习（PURL）算法来生成关键问题。

1. 法律知识图谱： D3LM将美国案例法数据库中的案件信息转化为结构化的事实-规则图，并利用“问题、规则、分析、结论”（IRAC）框架，将复杂的案件叙述简化为简洁的表示形式。

2. 正负样本强化学习： D3LM通过随机遮蔽事实节点，生成一系列关于案件的潜在问题。然后，利用LLMs对遮蔽后的案件描述进行重建，并生成相应的法院观点。通过比较重建后的法院观点与真实法院观点，模型可以学习到哪些问题对于预测法律结果更重要。

3. 法院观点生成： D3LM基于PURL算法，能够根据用户提供的案件信息，生成更准确的法院观点。它能够识别案件中的关键因素，并通过一系列针对性的问题，引导用户提供更详细的信息，从而提高法院观点生成的准确性和可靠性。

突破性数据集：为法律AI研究提供新基准

为了更好地评估D3LM的性能，我们创建了一个全新的英语CVG数据集，该数据集基于美国案例法数据库，并经过法律专业人士的严格审核。该数据集弥补了英语法律分析数据集的不足，为法律AI研究提供了新的基准。

实验结果：D3LM的卓越表现

我们对D3LM进行了全面的评估，并将其与其他基准模型进行了比较。实验结果表明，D3LM在生成美国法院观点方面表现出色，在ROUGE和BLEU指标上均取得了最佳成绩。

此外，我们还进行了用户体验测试，结果表明，用户对D3LM的可靠性和满意度评分均高于GPT-4.0。这表明，D3LM的交互式提问方式，更能满足用户对法律咨询的实际需求。

展望未来：法律AI的无限可能

D3LM的出现，为法律AI研究开辟了新的道路。未来，我们将进一步探索D3LM在其他领域，例如医疗和咨询领域的应用，使其能够为更多用户提供更便捷、更精准的服务。

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在信息爆炸的时代，问答系统（QA）成为了我们获取知识的重要工具。其中，基于检索的问答系统凭借其从外部资源中获取信息的能力，成为了主流方案。然而，当面对需要多步推理或整合多方面信息才能回答的复杂问题时，这些系统就显得力不从心了。

如何判断一个问题是否复杂？ 现有研究大多关注问题本身的结构，例如多跳问题（需要多步推理才能找到答案）或组合型问题（答案需要整合多个信息片段）。然而，这些指标并不能完全反映一个问题在检索问答系统中的实际难度。

检索复杂度：衡量问答系统难度的全新视角

本文介绍了一种名为检索复杂度（RC） 的全新指标，用于衡量问答系统在回答特定问题时的难度。RC 考虑了 检索结果的完整性，即检索到的文档是否包含足够的信息来回答问题。

直观理解： 假设我们想问“狮子比老虎大吗？”，这个问题虽然结构简单，但答案可能只需要从一个描述狮子和老虎大小的文档中找到。而另一个问题“狮子比冰箱大吗？”，则需要整合多个信息片段才能得出答案，因为很少有文档会同时描述狮子和冰箱的大小。

Reference-based Question Complexity Pipeline (RRCP)：揭示检索复杂度

为了量化检索复杂度，研究者们设计了一个名为 RRCP 的无监督管道。它包含三个关键部分：

1. 检索系统： 使用先进的检索技术，根据问题从多个索引中获取相关文档。
2. GenEval： 一种基于参考的自动评估系统，通过比较检索到的文档和参考答案，评估问题的难度。
3. 约束机制： 通过两个阈值来判断问题是否满足“可回答性”和“检索集完整性”的约束。

GenEval：精准评估答案正确性

GenEval 是一种基于编码器-解码器结构的模型，经过训练可以判断检索到的文档是否包含问题的正确答案。与其他评估方法相比，GenEval 具有以下优势：

• 基于更强大的编码器-解码器模型，可以更灵活地学习和预测。
• 训练数据更丰富，包括真实参考数据集和合成数据，可以更好地处理各种情况。

两个约束：揭示复杂问题的本质

RRCP 通过两个约束来判断问题的复杂程度：

1. 可回答性： 评估是否可以通过单个检索到的文档来回答问题。
2. 检索集完整性： 评估检索到的文档是否包含回答问题所需的所有信息。

实验验证：RRCP 的优越性

研究者们在多个问答数据集上对 RRCP 进行了评估，结果表明：

• RRCP 在识别复杂问题方面表现出色，优于其他基于语言模型的无监督方法。
• 检索复杂度与问答系统的性能密切相关，复杂度高的问题通常更难回答。
• RRCP 可以识别多种类型的复杂问题，包括多跳问题、比较问题、时间问题、最高级问题和聚合问题。

未来的方向：突破局限，开拓应用

尽管 RRCP 取得了显著成果，但也存在一些局限性，例如对参考答案的依赖和对检索系统质量的敏感性。未来，研究者们将致力于：

• 减少对参考答案的依赖，探索基于语言模型的无监督评估方法。
• 提升检索系统的质量，以提高 RRCP 的准确性。

检索复杂度：问答系统发展的新起点

检索复杂度的概念为我们理解问答系统的难度提供了新的视角。通过识别复杂问题，我们可以更好地优化问答系统，提升其在处理复杂问题时的性能。未来，随着技术的不断发展，检索复杂度将成为问答系统发展的新起点，推动问答系统向着更智能、更精准的方向发展。

参考文献：

• Gabburo, Matteo, et al. “Measuring Retrieval Complexity in Question Answering Systems.” arXiv preprint arXiv:2406.03592 (2024).