Large Language Models for Judicial Entity Extraction: A Comparative Study

领域特定实体识别在法律背景下具有重要意义，是支持各种应用的基本任务，例如问答系统、文本摘要、机器翻译、情感分析和信息检索，特别是在案例法文件中。最近的进展突显了大型语言模型在自然语言处理任务中的功效，展示了它们从临床和财务文件等专业文本中准确检测和分类领域特定事实（实体）的能力。本研究调查了大型语言模型在识别案例法文件中的领域特定实体（例如法院、申请人、法官、律师、被告、FIR编号等）的应用，特别关注它们处理领域特定语言复杂性和上下文变化的能力。该研究评估了最先进的大型语言模型架构，包括大型语言模型Meta AI 3、Mistral和Gemma，在提取针对印度司法文本量身定制的司法事实方面的性能。Mistral和Gemma成为表现最佳的模型，展示了平衡的精确度和召回率，这对于准确的实体识别至关重要。这些发现确认了大型语言模型在司法文件中的价值，并展示了它们如何通过产生精确、有组织的数据输出来促进和加快科学研究，这些数据输出适用于深入研究。

本文旨在探讨大型语言模型在法律领域特定实体识别任务中的应用，特别是在印度司法文件中提取司法事实方面的能力。

本文使用最先进的大型语言模型架构，如Large Language Model Meta AI 3、Mistral和Gemma，对印度司法文件中的特定实体进行识别，并评估它们的性能。Mistral和Gemma表现出了平衡的精度和召回率，证实了大型语言模型在司法文件中的价值。

本研究展示了大型语言模型在司法文件中提取司法事实方面的能力，并证实了它们可以通过产生精确、有组织的数据输出来促进和加速科学研究。实验使用了印度司法文件作为数据集，Mistral和Gemma表现最佳。

最近的相关研究包括：1. Kumar, A., & Bhatia, A. (2020). Entity Recognition and Classification in Legal Documents: A Review. 2. Singh, A., & Singh, R. (2020). A Review on Legal Document Summarization. 3. Singh, V., & Singh, R. (2020). A Survey on Machine Learning Techniques for Legal Text Classification.