Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Tidak dapat dipungkiri bahwa teknologi semakin berkembang dan inovasi baru terus bermunculan. ChatGPT merupakan salah satunya; dan menjadi buah bibir di awal tahun 2023. Teknologi ini dapat melayani aktivitas tanya-jawab yang membuat pengguna dapat merasa telah melakukan percakapan dengan manusia lainnya, alih-alih dengan mesin. Kemampuan ChatGPT bersumber dari model GPT yang digunakannya. Selaku large language model, GPT dapat memproses banyak teks untuk memproduksi teks lainnya. Walaupun secara umum dapat memberikan jawaban yang memadai, saat berurusan dengan domain yang spesifik, misalnya legal, ChatGPT memberikan jawaban yang kurang memuaskan. Penelitian ini dilakukan untuk mengatasi hal tersebut dengan menyisipkan konteks atau kepingan informasi yang spesifik kepada model melalui suatu prompt (in-context learning). Karena domain legal menjadi fokus penelitian ini, maka teks yang akan diproses berasal dari dokumen peraturan perundang-undangan. Penelitian ini diawali dengan preliminary research, sehingga diidentifikasi permasalahan yang telah dijabarkan. Kemudian, dilanjutkan dengan perancangan serta pengembangan dua sistem tanya-jawab yang menggunakan dua framework LlamaIndex dan LangChain. Sebelum mengembangkan sistem, peneliti mempersiapkan terlebih dahulu data/teks yang perlu diekstrak dari dokumen peraturan perundang-undangan. Pengembangan sistem dilakukan secara iteratif dan evaluasi diadakan pada setiap iterasi. Evaluasi dilakukan secara kualitatif dengan menggunakan human judgement serta secara kualitatif dengan menggunakan metrik ROUGE dan SAS. Hasil akhir evaluasi menunjukkan bahwa kedua sistem tersebut baik dalam menjawab pertanyaan terkait definisi dan substansi pada domain legal. Selain itu, dilakukan juga perbandingan hasil evaluasi terhadap ChatGPT dan ditemukan bahwa kedua sistem unggul. Penelitian ini telah menunjukkan bahwa teknologi GPT dapat dimanfaatkan pada domain spesifik, yaitu legal, melalui kedua sistem yang dibuat.

---

It cannot be denied that technology is constantly advancing and new innovations continue to emerge. ChatGPT is one of them and has become the talk of the town in early 2023. This technology can facilitate question-and-answer interactions that make users feel like they are having a conversation with another human rather than a machine. This capability of ChatGPT is derived from the GPT model it uses. As a large language model, GPT can process a large amount of text to generate new text. Although it generally provides adequate answers, when dealing with specific domains such as legal matters, ChatGPT may give unsatisfactory responses. This research was conducted to overcome this issue by incorporating specific context or pieces of information into the model through a prompt (in-context learning). As the legal domain is the focus of this research, the text to be processed are Indonesian legal regulatory documents. The research begins with preliminary research. It is then followed by the design and development of two question-and-answer systems using two frameworks: LlamaIndex and LangChain. Before developing the systems, the researcher first prepares the data/text that needs to be extracted from the legal documents. The system development is carried out iteratively and evaluations are conducted at each iteration. The evaluations are performed qualitatively using human judgment and quantitatively using ROUGE and SAS metrics. The final evaluation results indicate that both systems perform well in answering questions related to definitions and substance in the legal domain. Additionally, a comparison of the evaluation results with ChatGPT shows that both systems outperform it. This research has demonstrated that GPT technology can be utilized in specific domains, namely legal, through the two developed systems."

"Berdasarkan UU Nomor 12 Tahun 2011, peraturan perundang-undangan harus ditempatkan dalam beberapa media agar dapat diakses seluruh warga. Akan tetapi, beberapa layanan resmi memiliki isu efisiensi bagi pengguna untuk mencari informasi antar peraturan hukum. Solusi alternatif sistem tanya jawab hukum berbasis knowledge graph, yaitu LexID QA memiliki keterbatasan pada pertanyaan yang lebih ekspresif. Penelitian ini mengusulkan sistem tanya jawab hukum berbasis LLM dengan knowledge graph LexID melalui few-shot prompting. Sistem yang dibangun menerjemahkan pertanyaan menjadi kueri SPARQL. Sistem terdiri dari dua komponen, yaitu tanya jawab dan entity linking. Entity linking dilakukan dengan model berbahasa Indonesia untuk memetakan pertanyaan yang diberikan pengguna menjadi pemetaan entitas dan IRI. Kemudian, tanya jawab dilakukan dengan model code generation untuk menerjemahkan pertanyaan beserta informasi entity linking menjadi kueri SPARQL, bahasa kueri knowledge graph.

---

Based on Act 12/2011, legal document must be placed in several medias for citizen to access it. However, government services have shortcoming in efficiently retrieving information involving two or more legal documents. Existing solution to this issue is LexID QA yet unable to process more expressive question. This research proposes knowledge graph legal question answering based on LLM utilizing few-shot prompting. Proposed system is expected to transform question into SPARQL query. Proposed system is composed of two components, that is question answering and entity linking. Entity linking utilize Indonesian LLM to map user's question into entity-IRI mapping. Question answering model then translate question to SPARQL query with entity linking as an additional context."

"Peraturan perundang-undangan baru di Indonesia dapat mengganti, menghapus, atau menambahkan aturan yang sudah berlaku sehingga setiap warga Indonesia memiliki tanggung jawab untuk mengetahui aturan terbaru saat hendak digunakan. Laman pengumpulan informasi ini sudah ada di laman pemerintah resmi seperti peraturan.go.id. Akan tetapi ada informasi yang tidak mudah dicari seperti isi pasal terbaru pada doku- men yang telah diubah oleh dokumen lain. Sekarang, sudah ada informasi peraturan perundang-undangan yang disimpan dalam knowledge graph (KG)-sebuah basis data terstruktur berbentuk kumpulan entitas dan relasi layaknya sebuah graf- bernama LexID KG (Muninggar & Krisnadhi, 2023). Ditambah lagi, LexID QA (Handi, 2023), yaitu sebuah sistem tanya jawab hukum dengan informasinya dari LexID KG, menangani masalah ini tetapi dengan memaksakan struktur inputnya. Menurut Jain, Kumar, Kota, dan Patel (2018) kebebasan membuat input (free-text) merupakan tur bagus karena seakan-akan sedang berinteraksi dengan manusia. Oleh karena itu, penelitian ini berusaha untuk menyelesaikan permasalahan pemaksaan struktur input pada LexID QA dengan beralih ke model machine learning pipeline. Model pipeline-nya tersusun dari model klasi kasi pertanyaan bebas ke kueri SPARQL, sebuah bahasa untuk mengambil informasi dari KG, dan model NER untuk mengambil informasi entitas penting seperti judul dokumen yang dicari pada pertanyaan bebasnya. Kedua model ini berbasiskan BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) (Devlin, Chang, Lee, & Toutanova, 2018). Hasil dari model klasi kasi mencapai nilai sempurna pada dataset baru yang dibuat pada penelitian ini. Kemudian, hasil dari model pipeline-nya juga mencapai nilai makro-akurasi sebesar 0.949 pada dataset yang sama.

---

New laws and regulations in Indonesia can modify, repeal, or adding to existing rules so that every Indonesian citizen has responsibility to know the latest rules when utilizing them. This collection of information is available on of cial government websites such as peraturan.go.id. However, there is information that not easy to nd, such as the contents of latest articles in the documents that have been modi ed by another document. Currently, there is regulatory information stored in a knowledge graph (KG)-a database structured in the form of a collection of entities and relationships like a graph- called LexID KG (Muninggar & Krisnadhi, 2023). Additionally, LexID QA (Handi, 2023), a legal question and answer system with information from LexID KG, addresses this problem but forcing its input structure. According to Jain et al. (2018), free-text input is a good feature because it feels like communication with humans. Therefore, this research trying to solve the problem of forcing input structures in LexID QA by transitioning to a machine learning pipeline model. The pipeline model is composed of free question classi cation model to query SPARQL, a language for retrieving information from KG, and NER model to extracting important entity such as legal title in the free-text input. Both model are based on BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) (Devlin et al., 2018). The classi cation model achieved a perfect score on the new dataset created in this research. Furthermore, the pipeline model achieved a macro-accuracy score of 0.949 on the same dataset."