Buchumschlag

Query-driven Relevant Paragraph Extraction from Legal Judgments

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Santosh, T. Y. S. S, Hernandez, Elvin Quero, Grabmair, Matthias
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Computation and Language Information Retrieval
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

QABISAR: Query-Article Bipartite Interactions for Statutory Article Retrieval
von: Santosh, T. Y. S. S., et al.
Veröffentlicht: (2024)

CuSINeS: Curriculum-driven Structure Induced Negative Sampling for Statutory Article Retrieval
von: Santosh, T. Y. S. S, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ECtHR-PCR: A Dataset for Precedent Understanding and Prior Case Retrieval in the European Court of Human Rights
von: Santosh, T. Y. S. S, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Aligning Query Representation with Rewritten Query and Relevance Judgments in Conversational Search
von: Mo, Fengran, et al.
Veröffentlicht: (2024)

JurisTCU: A Brazilian Portuguese Information Retrieval Dataset with Query Relevance Judgments
von: Fernandes, Leandro Carísio, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Query-Document Dense Vectors for LLM Relevance Judgment Bias Analysis
von: Mohtadi, Samaneh, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Benchmarking LLM-based Relevance Judgment Methods
von: Arabzadeh, Negar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Can We Use Large Language Models to Fill Relevance Judgment Holes?
von: Abbasiantaeb, Zahra, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Human-AI Comparative Analysis of Prompt Sensitivity in LLM-Based Relevance Judgment
von: Arabzadeh, Negar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Effect of Document Summarization on LLM-Based Relevance Judgments
von: Mohtadi, Samaneh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Mitigating the Threshold Priming Effect in Large Language Model-Based Relevance Judgments via Personality Infusing
von: Chen, Nuo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Selecting Query-bag as Pseudo Relevance Feedback for Information-seeking Conversations
von: Zhang, Xiaoqing, et al.
Veröffentlicht: (2024)

How Vital is the Jurisprudential Relevance: Law Article Intervened Legal Case Retrieval and Matching
von: Xu, Nuo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

JuDGE: Benchmarking Judgment Document Generation for Chinese Legal System
von: Su, Weihang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Query Performance Prediction using Relevance Judgments Generated by Large Language Models
von: Meng, Chuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LegalMALR:Multi-Agent Query Understanding and LLM-Based Reranking for Chinese Statute Retrieval
von: Li, Yunhan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

CWRCzech: 100M Query-Document Czech Click Dataset and Its Application to Web Relevance Ranking
von: Vonášek, Josef, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Beyond Relevant Documents: A Knowledge-Intensive Approach for Query-Focused Summarization using Large Language Models
von: Zhang, Weijia, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LegalSeg: Unlocking the Structure of Indian Legal Judgments Through Rhetorical Role Classification
von: Nigam, Shubham Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Enhancing Judgment Document Generation via Agentic Legal Information Collection and Rubric-Guided Optimization
von: Su, Weihang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Capturing Legal Reasoning Paths from Facts to Law in Court Judgments using Knowledge Graphs
von: Kondo, Ryoma, et al.
Veröffentlicht: (2025)

An Iterative Utility Judgment Framework Inspired by Philosophical Relevance via LLMs
von: Zhang, Hengran, et al.
Veröffentlicht: (2024)

TathyaNyaya and FactLegalLlama: Advancing Factual Judgment Prediction and Explanation in the Indian Legal Context
von: Nigam, Shubham Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LegalSearchLM: Rethinking Legal Case Retrieval as Legal Elements Generation
von: Kim, Chaeeun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multilingual Non-Factoid Question Answering with Answer Paragraph Selection
von: Mishra, Ritwik, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LegalAgentBench: Evaluating LLM Agents in Legal Domain
von: Li, Haitao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Toward Automatic Relevance Judgment using Vision--Language Models for Image--Text Retrieval Evaluation
von: Yang, Jheng-Hong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Large Language Models for Geolocation Extraction in Humanitarian Crisis Response
von: Cafferata, G., et al.
Veröffentlicht: (2026)

QueryGym: A Toolkit for Reproducible LLM-Based Query Reformulation
von: Bigdeli, Amin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

QExplorer: Large Language Model Based Query Extraction for Toxic Content Exploration
von: Ren, Shaola, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Explainable LLM-driven Multi-dimensional Distillation for E-Commerce Relevance Learning
von: Zhao, Gang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

NyayaRAG: Realistic Legal Judgment Prediction with RAG under the Indian Common Law System
von: Nigam, Shubham Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ReFIT: Relevance Feedback from a Reranker during Inference
von: Reddy, Revanth Gangi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Backtracing: Retrieving the Cause of the Query
von: Wang, Rose E., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Neuro-Symbolic Query Compiler
von: Zhang, Yuyao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Can QPP Choose the Right Query Variant? Evaluating Query Variant Selection for RAG Pipelines
von: Arabzadeh, Negar, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Beyond Relevance: Evaluate and Improve Retrievers on Perspective Awareness
von: Zhao, Xinran, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PairDistill: Pairwise Relevance Distillation for Dense Retrieval
von: Huang, Chao-Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Systematic Study of Pseudo-Relevance Feedback with LLMs
von: Jedidi, Nour, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Logic Rules as Explanations for Legal Case Retrieval
von: Sun, Zhongxiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)