論文の概要: A Case Study for Compliance as Code with Graphs and Language Models: Public release of the Regulatory Knowledge Graph

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.01842v1
• Date: Fri, 3 Feb 2023 16:37:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-06 15:32:23.078491
• Title: A Case Study for Compliance as Code with Graphs and Language Models: Public release of the Regulatory Knowledge Graph
• Title（参考訳）: グラフと言語モデルを用いたコンプライアンス・アズ・コードに関するケーススタディ:規制知識グラフの公開リリース
• Authors: Vladimir Ershov
• Abstract要約: この論文はアブダビのグローバルマーケット規制と分類に焦点を当てている。 規制の一部を手動でタグ付けし、BERTベースのモデルをトレーニングし、残りのコーパスに適用する。 タグ付けされたエンティティ間の関係を解析するために、参照解決と構文解析が使用された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The paper presents a study on using language models to automate the construction of executable Knowledge Graph (KG) for compliance. The paper focuses on Abu Dhabi Global Market regulations and taxonomy, involves manual tagging a portion of the regulations, training BERT-based models, which are then applied to the rest of the corpus. Coreference resolution and syntax analysis were used to parse the relationships between the tagged entities and to form KG stored in a Neo4j database. The paper states that the use of machine learning models released by regulators to automate the interpretation of rules is a vital step towards compliance automation, demonstrates the concept querying with Cypher, and states that the produced sub-graphs combined with Graph Neural Networks (GNN) will achieve expandability in judgment automation systems. The graph is open sourced on GitHub to provide structured data for future advancements in the field.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、言語モデルを用いて、コンプライアンスのための実行可能な知識グラフ(KG)の構築を自動化する。 本論文は、アブダビのグローバルマーケット規制と分類に焦点を当て、規制の一部を手動でタグ付けし、BERTベースのモデルをトレーニングし、残りのコーパスに適用する。 タグ付きエンティティ間の関係を解析し、neo4jデータベースに格納されたkgを形成するために、コリファレンス解決と構文解析が使用された。 この論文は、規則の解釈を自動化するために規制当局がリリースした機械学習モデルを使用することが、コンプライアンス自動化に向けた重要なステップであり、Cypherとのクエリの概念を実証し、生成したサブグラフとグラフニューラルネットワーク(GNN)を組み合わせることで、判断自動化システムの拡張性を実現すると述べている。 このグラフはgithubでオープンソース化され、この分野の今後の進歩のための構造化データを提供する。

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