NDA分析のための二段階アーキテクチャ：LLMベースのセグメンテーションとTransformerベースの条項分類

要旨：企業間関係では、機密保持契約（NDAs）を締結することが一般的である。しかし、これらの文書は形式、構造、記述スタイルにおいて著しくばらつきがあり、手動での分析は遅くエラーが起こりやすい。我々は、LLMに基づくアーキテクチャを提案し、これらの契約におけるセグメンテーションと条項分類を自動化する。2つのモデルを採用した：NDAのセグメンテーション（条項抽出）にはLLaMA-3.1-8B-Instructを、条項分類には微調整済みのLegal-Roberta-Largeを使用。セグメンテーションのタスクではROUGE F1 0.95 ± 0.0036を達成し、分類では加重F1 0.85を得ており、アプローチの実現可能性と精度を示している。