LegalPro-BERT: Classification of Legal Provisions by fine-tuning BERT Large Language Model

合同是组织中常用的一种法律文件。合同审查是避免业务风险和法律责任的重要和重复过程。合同分析需要识别和分类协议中的关键条款和段落。识别和验证合同条款可能是一项耗时且具有挑战性的任务，需要受过训练且昂贵的律师、法律助手或其他法律助理的服务。由于需要领域专门化的法律语言进行模型训练以及法律领域中标记数据的稀缺性，因此合同法律条款的分类使用人工智能和自然语言处理是复杂的。在合同中使用专业法律词汇，通用模型在这种情况下并不有效，因为通用模型可能无法识别。为了解决这个问题，我们提出了使用预训练的大型语言模型，随后在法律分类系统上进行校准。我们提出了LegalPro-BERT，这是一个BERT转换器架构模型，我们对其进行了微调，以有效地处理法律条款的分类任务。我们进行了实验，以衡量和比较当前基准结果的指标。我们发现，LegalPro-BERT在这项研究中的比较基准表现之上。

本论文旨在解决合同分析中的关键条款识别和分类问题，提出了使用预训练的大型语言模型并在法律分类方面进行校准的解决方案。

本文提出了LegalPro-BERT，一种在法律条款分类任务中表现卓越的BERT transformer架构模型，并使用法律分类进行微调。

实验结果表明，LegalPro-BERT在与当前基准结果进行比较时表现出色，论文提出的方法可以提高合同分析的效率和准确性。此外，论文还探讨了使用通用模型进行合同分析的局限性，并提出了使用预训练模型进行领域特定任务的优势。

最近的相关研究包括使用深度学习方法进行合同分类和使用自然语言处理进行法律文本分析的研究。其中，与本文最相关的研究包括“基于深度学习的合同分类”和“使用BERT进行法律文本分类”。