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真实 LLM 对话中的法律咨询请求研究：基于 WildChat-1M 的多轴分类法与评测集
原文标题
Legal Guidance in the Wild: How Users Seek Legal Help in Real-World LLM Conversations
AI 导读
研究者提出区分法律咨询与其他法律主题讨论的多轴分类法，标注 WildChat-1M 中 2,122 段自然对话，并构建 200 段人工审核的黄金评测集。结果显示，含法律内容的对话中 71.1% 在寻求个性化或实用指导，权利与选项建议是最常见请求类型，25.3% 的咨询类对话涉及多个法律领域。标注数据、模型检查点与评测代码均已公开，评测集支持 ModernBERT-base/large 与 TF-IDF 级联的两阶段对比。
来源：Hugging Face · 每日论文 · arxiv.org
导读与选稿说明
贡献了法律咨询查询的多轴分类法、2,122 段真实对话标注与 200 段人工审核评测集，并公开数据与代码，可用于大规模研究对话式 AI 中的法律咨询行为。
导读由模型辅助整理，非独立核验。完整信息见原文。