测量法律问答系统的基础性
发表于: 。本研究解决了法律问答中生成AI系统的准确性和可信性问题,提出了一种综合性基准评估方法以提升AI生成响应的可靠性。通过对不同提示策略的探索和新创建的法律查询分类语料库的验证,我们的最佳方法在基础性分类上达到了0.8的macro-F1分数,显示出改进法律领域生成AI可信度的潜力。
本研究解决了法律问答中生成AI系统的准确性和可信性问题,提出了一种综合性基准评估方法以提升AI生成响应的可靠性。通过对不同提示策略的探索和新创建的法律查询分类语料库的验证,我们的最佳方法在基础性分类上达到了0.8的macro-F1分数,显示出改进法律领域生成AI可信度的潜力。