Buchumschlag

AGB-DE: A Corpus for the Automated Legal Assessment of Clauses in German Consumer Contracts

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Braun, Daniel, Matthes, Florian
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Computation and Language
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

LLMs for Legal Subsumption in German Employment Contracts
von: Wardas, Oliver, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AI-assisted German Employment Contract Review: A Benchmark Dataset
von: Wardas, Oliver, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards A Structured Overview of Use Cases for Natural Language Processing in the Legal Domain: A German Perspective
von: Vladika, Juraj, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Annotation and Classification of Relevant Clauses in Terms-and-Conditions Contracts
von: Bizzaro, Pietro Giovanni, et al.
Veröffentlicht: (2024)

An Improved Method for Class-specific Keyword Extraction: A Case Study in the German Business Registry
von: Meisenbacher, Stephen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The Material Contracts Corpus
von: Adelson, Peter, et al.
Veröffentlicht: (2025)

NLP-KG: A System for Exploratory Search of Scientific Literature in Natural Language Processing
von: Schopf, Tim, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Thinking Outside of the Differential Privacy Box: A Case Study in Text Privatization with Language Model Prompting
von: Meisenbacher, Stephen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Just Rewrite It Again: A Post-Processing Method for Enhanced Semantic Similarity and Privacy Preservation of Differentially Private Rewritten Text
von: Meisenbacher, Stephen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

With Privacy, Size Matters: On the Importance of Dataset Size in Differentially Private Text Rewriting
von: Meisenbacher, Stephen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GAIus: Combining Genai with Legal Clauses Retrieval for Knowledge-based Assistant
von: Matak, Michał, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Conversational Exploratory Search of Scholarly Publications Using Knowledge Graphs
von: Schneider, Phillip, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On the Influence of Context Size and Model Choice in Retrieval-Augmented Generation Systems
von: Vladika, Juraj, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Collocation-based Method for Addressing Challenges in Word-level Metric Differential Privacy
von: Meisenbacher, Stephen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Systematic Exploration of Text Decomposition and Budget Distribution in Differentially Private Text Obfuscation
von: Meisenbacher, Stephen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

JaccDiv: A Metric and Benchmark for Quantifying Diversity of Generated Marketing Text in the Music Industry
von: Afzal, Anum, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FActBench: A Benchmark for Fine-grained Automatic Evaluation of LLM-Generated Text in the Medical Domain
von: Afzal, Anum, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On the Suitability of pre-trained foundational LLMs for Analysis in German Legal Education
von: Wendlinger, Lorenz, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MedREQAL: Examining Medical Knowledge Recall of Large Language Models via Question Answering
von: Vladika, Juraj, et al.
Veröffentlicht: (2024)

1-Diffractor: Efficient and Utility-Preserving Text Obfuscation Leveraging Word-Level Metric Differential Privacy
von: Meisenbacher, Stephen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Leveraging Semantic Triples for Private Document Generation with Local Differential Privacy Guarantees
von: Meisenbacher, Stephen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Lexical Substitution is not Synonym Substitution: On the Importance of Producing Contextually Relevant Word Substitutes
von: Vladika, Juraj, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On the Impact of Noise in Differentially Private Text Rewriting
von: Meisenbacher, Stephen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Can Smaller LLMs do better? Unlocking Cross-Domain Potential through Parameter-Efficient Fine-Tuning for Text Summarization
von: Afzal, Anum, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LLM-as-a-Judge for Privacy Evaluation? Exploring the Alignment of Human and LLM Perceptions of Privacy in Textual Data
von: Meisenbacher, Stephen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Correcting Hallucinations in News Summaries: Exploration of Self-Correcting LLM Methods with External Knowledge
von: Vladika, Juraj, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Comparing Knowledge Sources for Open-Domain Scientific Claim Verification
von: Vladika, Juraj, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Improving Health Question Answering with Reliable and Time-Aware Evidence Retrieval
von: Vladika, Juraj, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MedSEBA: Synthesizing Evidence-Based Answers Grounded in Evolving Medical Literature
von: Vladika, Juraj, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Few Good Clauses: Comparing LLMs vs Domain-Trained Small Language Models on Structured Contract Extraction
von: Lincoln, Nicole, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Retail-Corpus for Aspect-Based Sentiment Analysis with Large Language Models
von: Silcenco, Oleg, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Chunking German Legal Code
von: Prior, Max, et al.
Veröffentlicht: (2026)

The Cambridge Law Corpus: A Dataset for Legal AI Research
von: Östling, Andreas, et al.
Veröffentlicht: (2023)

MultiLegalPile: A 689GB Multilingual Legal Corpus
von: Niklaus, Joel, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Engineering Conversational Search Systems: A Review of Applications, Architectures, and Functional Components
von: Schneider, Phillip, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Comparative Analysis of Conversational Large Language Models in Knowledge-Based Text Generation
von: Schneider, Phillip, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Comparative Analysis of Word-Level Metric Differential Privacy: Benchmarking The Privacy-Utility Trade-off
von: Meisenbacher, Stephen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bundesrecht: An Open Library and Corpus for German Statutory Reference Processing
von: Darji, Harshil, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Enhancing Answer Attribution for Faithful Text Generation with Large Language Models
von: Vladika, Juraj, et al.
Veröffentlicht: (2024)

HealthFC: Verifying Health Claims with Evidence-Based Medical Fact-Checking
von: Vladika, Juraj, et al.
Veröffentlicht: (2023)