論文の概要: Automating construction contract review using knowledge graph-enhanced large language models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12132v2
• Date: Mon, 19 May 2025 13:05:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:10.100338
• Title: Automating construction contract review using knowledge graph-enhanced large language models
• Title（参考訳）: 知識グラフ強化大言語モデルを用いた建設契約レビューの自動化
• Authors: Chunmo Zheng, Saika Wong, Xing Su, Yinqiu Tang, Ahsan Nawaz, Mohamad Kassem,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル (LLMs) と知識グラフ (KGs) を統合することで,自動契約リスク識別の精度と解釈可能性を高めることができるかを検討する。 LLMとNested Contract Knowledge Graph(NCKG)を統合し,Graph Retrieval-Augmented Generation(GraphRAG)フレームワークを用いて,契約知識の検索と推論を行う。 国際的なEPC契約に基づいてテストし、ベースラインモデルよりも正確なリスク評価と解釈可能なリスクサマリーを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.50580995941543
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: An effective and efficient review of construction contracts is essential for minimizing construction projects losses, but current methods are time-consuming and error-prone. Studies using methods based on Natural Language Processing (NLP) exist, but their scope is often limited to text classification or segmented label prediction. This paper investigates whether integrating Large Language Models (LLMs) and Knowledge Graphs (KGs) can enhance the accuracy and interpretability of automated contract risk identification. A tuning-free approach is proposed that integrates LLMs with a Nested Contract Knowledge Graph (NCKG) using a Graph Retrieval-Augmented Generation (GraphRAG) framework for contract knowledge retrieval and reasoning. Tested on international EPC contracts, the method achieves more accurate risk evaluation and interpretable risk summaries than baseline models. These findings demonstrate the potential of combining LLMs and KGs for reliable reasoning in tasks that are knowledge-intensive and specialized, such as contract review.
• Abstract（参考訳）: 建設計画の損失を最小限に抑えるためには, 建設契約の有効かつ効率的な見直しが不可欠であるが, 現在の手法は時間がかかり, エラーが発生しやすい。 自然言語処理(NLP)に基づく手法を用いた研究は存在するが、その範囲はテキスト分類やセグメンテーション付きラベル予測に限られることが多い。 本稿では,大規模言語モデル (LLMs) と知識グラフ (KGs) を統合することで,自動契約リスク識別の精度と解釈可能性を高めることができるかを検討する。 LLMとNested Contract Knowledge Graph(NCKG)を統合し,Graph Retrieval-Augmented Generation(GraphRAG)フレームワークを用いて,契約知識の検索と推論を行う。 国際的なEPC契約に基づいてテストし、ベースラインモデルよりも正確なリスク評価と解釈可能なリスクサマリーを実現する。 これらの結果から,契約審査などの知識集約的かつ専門的なタスクにおいて,LLMとKGを併用して信頼性の高い推論を行う可能性が示唆された。

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