句子级法律解释准则分类:基于德国联邦宪法法院判决的评测基准
针对大语言模型在司法推理分析中的难点,该研究提出了一个句子级基准,用于评估大模型分类法律解释准则的能力。研究基于传统法学解释理论构建了分类标准,发布了经过句子级人工标注的德国联邦宪法法院判决数据集,并在专家手写提示词设定下,对来自三个模型家族的四款大语言模型进行了基线性能评测。
针对大语言模型在司法推理分析中的难点,该研究提出了一个句子级基准,用于评估大模型分类法律解释准则的能力。研究基于传统法学解释理论构建了分类标准,发布了经过句子级人工标注的德国联邦宪法法院判决数据集,并在专家手写提示词设定下,对来自三个模型家族的四款大语言模型进行了基线性能评测。
文本转语音(TTS)系统在处理网络生成文本(如缩写 ppl、imo)时,需根据规范表达而非表面拼写来推断发音。为此,研究人员推出了首个针对英语、越南语和韩语网络文本的字素转音素(G2P)基准 UGTPhon,并配套提出用于细粒度诊断的分类体系。测试显示,现有 G2P 模型及前沿大模型在此类文本上的音素错误率(PER)最高落后 66.8 点。研究团队进一步提出了一种结合规范形式证据的组合式 G2P 基线方法。