論文の概要: An NLG pipeline for a legal expert system: a work in progress
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.02421v1
- Date: Tue, 6 Jul 2021 06:42:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-07 23:38:51.786027
- Title: An NLG pipeline for a legal expert system: a work in progress
- Title(参考訳): 法律専門家システムのためのnlgパイプライン:進行中の作業
- Authors: Inari Listenmaa, Jason Morris, Alfred Ang, Maryam Hanafiah, Regina
Cheong
- Abstract要約: L4コードから作成された法律専門家システムのためのパイプラインについて述べる。
最初のステップはインタビューを作成することで、回答は自動推論のためのクエリに処理される。
第2のステップは、自然言語で推論者の回答を描画することだ。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: We present the NLG component for L4, a prototype domain-specific language
(DSL) for drafting laws and contracts. As a concrete use case, we describe a
pipeline for a legal expert system created from L4 code. The NLG component is
used in two steps. The first step is to create an interview, whose answers are
processed into a query for an automated reasoner. The second step is to render
the answers of the reasoner in natural language.
- Abstract(参考訳): 法律や契約書作成のためのドメイン固有言語 (DSL) のプロトタイプである L4 の NLG コンポーネントについて述べる。
具体的なユースケースとして,l4コードから作成した法律専門家システムのパイプラインについて述べる。
NLGコンポーネントは2つのステップで使用される。
最初のステップは、自動推論のために回答をクエリとして処理するインタビューを作成することです。
第2のステップは、自然言語で推論者の回答を描画することだ。
関連論文リスト
- Towards a Mechanistic Interpretation of Multi-Step Reasoning
Capabilities of Language Models [107.07851578154242]
言語モデル(LM)は強力な多段階推論能力を持つ。
LMが事前学習コーパスから記憶された回答を不正に処理するか,多段階推論機構を用いてタスクを実行するかは明らかでない。
メカニスティックプローブは,ほとんどの例において,モデルの注意から推論ツリーの情報を検出することができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-23T01:47:29Z) - TopoMLP: A Simple yet Strong Pipeline for Driving Topology Reasoning [51.29906807247014]
トポロジー推論は、道路シーンを理解し、自律運転における乾燥可能なルートを提示することを目的としている。
道路の中心線(車線)と交通要素を検出し、そのトポロジの関係、すなわち車線-車線トポロジと車線-交通トポロジを推論する必要がある。
トポロジー性能の上限を拡張するために,強力な3次元レーン検出器と改良された2次元交通要素検出器を導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-10T16:24:51Z) - Full Automation of Goal-driven LLM Dialog Threads with And-Or Recursors
and Refiner Oracles [0.0]
我々は,LLMダイアログスレッドのステップバイステップ推論を,選択肢(ORノード)を探索し,詳細(ANDノード)を与えられた深さまで拡張することで自動化する。
本アルゴリズムは,Hhorn Clauseインタプリタの簡単な再帰実装から導かれる。
応用として、結果予測、因果的説明、推薦システム、科学文献の話題に焦点をあてた探索の実装をスケッチする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-24T23:33:00Z) - Natural Language Commanding via Program Synthesis [0.29360071145551064]
Microsoft Officeのような生産性ソフトウェアのための自然言語フレンドリなAIシステムであるSemantic Interpreterを紹介する。
LLMは自然言語として表現されるユーザインテントを理解するのに優れていますが、アプリケーション固有のユーザインテントを満たすには不十分です。
私たちは、Officeアプリケーションにおけるエンティティのアクションの実行とインタラクションに特化した簡潔でハイレベルな言語であるOffice Domain Specific Language (O)を紹介します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-06T07:28:49Z) - Allies: Prompting Large Language Model with Beam Search [107.38790111856761]
本研究では,ALIESと呼ばれる新しい手法を提案する。
入力クエリが与えられた場合、ALLIESはLLMを活用して、元のクエリに関連する新しいクエリを反復的に生成する。
元のクエリのスコープを反復的に精錬して拡張することにより、ALLIESは直接検索できない隠れた知識をキャプチャし、利用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-24T06:16:44Z) - nl2spec: Interactively Translating Unstructured Natural Language to
Temporal Logics with Large Language Models [3.1143846686797314]
大規模言語モデル(LLM)を適用するためのフレームワークであるnl2specは、構造化されていない自然言語から正式な仕様を導出する。
本稿では,自然言語におけるシステム要求のあいまいさを検知し,解決する新たな手法を提案する。
ユーザは、これらのサブ翻訳を反復的に追加、削除、編集して、不正なフォーマル化を修正する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-08T20:08:53Z) - Conversion of Legal Agreements into Smart Legal Contracts using NLP [0.0]
Smart Legal Contract (SLC) は、自然言語と計算可能なコンポーネントからなる特殊なデジタル契約である。
Accord Projectは,Cicero, Concerto, Ergoの3つの主要なモジュールを含む,オープンソースのSLCフレームワークを提供する。
本稿では,複数の自然言語処理(NLP)モデルを用いて,SLC生成プロセスを自動化するパイプラインを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-27T06:54:58Z) - Interactive Code Generation via Test-Driven User-Intent Formalization [60.90035204567797]
大きな言語モデル(LLM)は、非公式な自然言語(NL)の意図からコードを生成する。
自然言語は曖昧であり、形式的な意味論が欠けているため、正確性の概念を定義するのは難しい。
言語に依存しない抽象アルゴリズムと具体的な実装TiCoderについて述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-11T17:41:08Z) - Learning Symbolic Rules for Reasoning in Quasi-Natural Language [74.96601852906328]
我々は,ルールを手作業で構築することなく,自然言語入力で推論できるルールベースシステムを構築した。
本稿では,形式論理文と自然言語文の両方を表現可能な"Quasi-Natural"言語であるMetaQNLを提案する。
提案手法は,複数の推論ベンチマークにおける最先端の精度を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-23T17:49:00Z) - Knowledge-driven Natural Language Understanding of English Text and its
Applications [8.417188296231059]
英文を対象とした知識駆動型意味表現手法を提案する。
SQuARE (Semantic-based Question Answering and Reasoning Engine) と StaCACK (Stateful Conversational Agent using Commonsense Knowledge) の2つのNLUアプリケーションを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-27T22:02:50Z) - Question Answering over Knowledge Bases by Leveraging Semantic Parsing
and Neuro-Symbolic Reasoning [73.00049753292316]
本稿では,意味解析と推論に基づくニューロシンボリック質問回答システムを提案する。
NSQAはQALD-9とLC-QuAD 1.0で最先端のパフォーマンスを達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-03T05:17:55Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。