AIEPU at ALQAC 2023: Deep Learning Methods for Legal Information Retrieval and Question Answering

答疑 任务(项目管理) 计算机科学 人工智能 领域(数学) 深度学习 自然语言处理 情报检索 数学 纯数学 管理 经济
作者
Long Hoang,Tung Bui,Chau Nguyen,Le-Minh Nguyen
标识
DOI:10.1109/kse59128.2023.10299426
摘要

Given the widespread integration of Artificial Intelligence across various domains, the exploration of its applications in the legal field remains understudied, emphasizing the critical need for the development of effective deep learning approaches. This paper describes on our approaches to legal information retrieval (Task 1) and legal question answering (Task 2) in the Automated Legal Question Answering Competition (ALQAC 2023). Specifically, we employed the Paraformer model for information retrieval and leveraged large language models for answering questions. In the competition, we achieved the 1 st place for Task 2. In this task, our findings demonstrate that fine-tuning appropriate prompts helps the large language models to achieve better performance. Our prompts are available at https://github.com/DucLong06/Legal-Prompts

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