DaR分解流程显著提升阿拉伯语法条检索效果。
资讯摘要
论文针对阿拉伯语司法叙事与抽象法条之间的“叙事到法律规则”抽象鸿沟,构建了含200个合成沙特阿拉伯语司法案例、381条家庭法与证据法条文的基准,比较BM25、零样本稠密编码器、分法检索、RRF融合及提出的Decompose-and-Refine(DaR)流程。作者报告,指令化Qwen3-Embedding-8B在全语料MRR@10达0.849,但仅限证据法条文时降至0.087,与BM25融合后仅0.207;DaR将证据法MRR@10提升至0.696、家庭法至0.864。
要点速读
- 基准含200个合成沙特阿拉伯语司法案例与381条家庭法、证据法条文。
- 指令化Qwen3-Embedding-8B全语料MRR@10为0.849,但证据法子集仅0.087,融合BM25后为0.207。
- DaR将证据法MRR@10提至0.696、家庭法提至0.864,同一检索器在两法上均最优。
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采集于 2026/10/31 08:00:18(北京时间)。 arXiv 日期为本次公告时间,论文初次投稿日期请查看原文版本记录。