摘要
伊斯兰继承法对大语言模型极具挑战，因其需复杂的结构化多步推理及教法规则应用。本文推出 MAWARITH，包含 12,500 个阿拉伯语继承案例的大规模标注数据集，支持从继承人识别、规则应用到份额计算的全链条推理评估。不同于以往仅限选择题的数据集，MAWARITH 提供基于经典法源的逐步解答。此外，提出 MIR-E 多阶段加权评估指标以捕捉错误传播。实验显示 Gemini-2.5-flash 表现优异，而其他模型在关键推理步骤上仍存在显著缺陷。
AI 推荐理由
论文聚焦伊斯兰继承法中的复杂多步推理，提出数据集与评估指标，核心在于提升 LLM 的逻辑推理能力。
研究机构
哈马德·本·哈利法大学，卡塔尔
纳扎尔巴耶夫大学，哈萨克斯坦
论文信息