Enhancing Legal Text Entailment: Evaluating Model Architectures, Training Approaches, and Interpretability
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the effectiveness of various model architectures and training strategies for legal text classification, with a focus on entailment classification for case decisions from the Federal Court of Canada. We compare the performance of RoBERTa models with and without domain-specific further pretraining, to larger language models such as Llama 2, Llama 3, and GPT-4o adapted to the task by using prompt engineering and LORA fine-tuning. Additionally, we investigate different methods that can be used to explain the decisions of the models and evaluate their adequacy, understandability, trustworthiness, and sufficiency. Our findings suggest that for legal entailment classification, domain-specific pretraining can improve performance for smaller models, while larger language models show promise in outperforming prompt engineering for classification when fine-tuned with LoRA, as well as in generating more interpretable explanations. To the best of our knowledge, this is the first study in the context of Canadian legal AI to explore the effects of further pretraining on small and large language models, and the integration of language model adaptation and explainability into one system for legal text entailment classification.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».