为韩语法律聊天机器人生成训练数据集

Changhoe Hwang, Jee-Sun Nam, Eric Laporte

2026

摘要

本文提出了一种基于本地语法图（LGG）的方法，用于生成大规模标注的法律对话数据集，以解决法律聊天机器人训练数据多样性不足和标注成本高的问题。通过在韩语法律聊天机器人LIGA上的实验验证，该方法能够有效生成高质量标注数据，提升聊天机器人的对话能力。

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HRI

📊 3 引用

Kai Ding, Qingyuan Mao, Yaqian Zhang 等 6 位作者

Robotics and Computer-Integrated Manufacturing · 2026

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Jiahui Si, Wenchao Li, Xi Chen 等 7 位作者

Robotics and Computer-Integrated Manufacturing · 2026

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Yingchao You, Ze Ji, Changyun Wei

Robotics and Computer-Integrated Manufacturing · 2026

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Rui Qian, Xi Zhang, Dongpeng Li 等 5 位作者

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