Jeryi-Sun/LLM-and-Law

解决的问题

跟上快速增长的关于应用于法律的大语言模型（LLM）的研究是困难的。论文每天出现在许多子主题中，从法律推理和检索到监管和评估。该项目通过维护一个精心策划、分类和仔细过滤的相关论文和资源列表，并附有关于每篇论文内容和局限性的清晰注释，解决了这个问题。

工作原理

该仓库是一个手工维护的论文列表，分为七个类别：应用、法律推理模型、法律代理、法律问题、数据资源、法律大语言模型和评估。它每天从 arXiv 列表（特别是 cs.CL 类别）更新。每次每日更新扫描一批论文，应用严格的包含规则（论文必须涉及明确的法律任务并使用语言模型、代理、RAG、数据集或基准），并添加去重后的条目及简短注释。注释通常澄清论文报告的指标并不保证法律正确性，并排除通用合规或法律术语的非法律用途。

适用人群

在自然语言处理和法律交叉领域工作的研究人员、从业者和学生，他们想要一个可靠且最新的参考书目。它也对任何跟踪法律大语言模型应用、评估和数据资源趋势的人有用。

亮点

• 每日更新，包含明确的扫描数量和类别增量。
• 严格的包含标准，排除通用或边缘论文。
• 每个条目链接到 arXiv 论文，并包含简短的批判性注释。
• 涵盖多种语言和司法管辖区的广泛法律任务。