RESEARCH54
Retrieval Augmented Generation Framework for the Nepali Legal Domain Question Answering
arXiv CS.CL·9 de junio de 2026
Este estudio presenta la primera aplicación de un modelo de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para la respuesta a preguntas legales en nepalí, abordando la escasez de datos en idiomas de bajos recursos. Utilizando BM25 en documentos fragmentados, el pipeline RAG logró alta precisión y veracidad, demostrando su eficacia en el dominio legal nepalí.
Retrieval Augmented GenerationLegal AIQuestion AnsweringNatural Language ProcessingLow-resource languages
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