RESEARCH54
Retrieval Augmented Generation Framework for the Nepali Legal Domain Question Answering
arXiv CS.CL·9 juin 2026
Cette étude présente la première application d'un modèle de Génération Augmentée par Récupération (RAG) pour la réponse aux questions juridiques en népalais, abordant la rareté des données dans les langues à faibles ressources. En utilisant BM25 sur des documents segmentés, le pipeline RAG a atteint une grande précision et véracité, démontrant son efficacité dans le domaine juridique népalais.
Retrieval Augmented GenerationLegal AIQuestion AnsweringNatural Language ProcessingLow-resource languages
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