ysugawara https://blog.hatena.ne.jp/ysugawara/ 弁護士ドットコム株式会社 Creators’ blog https://creators.bengo4.com/ リーガルブレイン開発 データ本部AI技術開発部でリーガルブレインの開発に携わっている菅原です。 LLM のコンテンツフィルターに弾かれて要約できない判例がありました。代替として抽出型要約を試したところ、科学論文向けの手法をそのまま適用しても精度が出ず、判例の構造に合わせて位置仮説を書き換えることで改善した話を紹介します。 背景 LLMが使用できないケース 抽象型要約と抽出型要約 LexRankとHipoRank 実験設定 タスク設定 構造の明確化：旧様式と新様式 データ分割 まずは素直に LexRank と HipoRank を比べた HipoRank の仮説は判例に適用できるのか 判例向けに HipoRank の… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fcreators.bengo4.com%2Fentry%2F2026%2F04%2F17%2F080000" title="LLMが使えない：科学論文向け手法を判例に適用して要約精度を上げた話 - 弁護士ドットコム株式会社 Creators’ blog" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/b/bengo4/20260417/20260417144804.png Hatena Blog https://hatena.blog 2026-04-17 08:00:00 rich https://creators.bengo4.com/entry/2026/04/17/080000 1.0 100%