論文の概要: Extracting Norms from Contracts Via ChatGPT: Opportunities and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02269v1
• Date: Tue, 2 Apr 2024 19:49:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 19:19:01.566073
• Title: Extracting Norms from Contracts Via ChatGPT: Opportunities and Challenges
• Title（参考訳）: ChatGPTに関する契約からノルムを抽出する - 機会と課題
• Authors: Amanul Haque, Munindar P. Singh,
• Abstract要約: 契約書からの規範抽出におけるChatGPTの有効性について検討する。 トレーニングや微調整を必要とせずに,ノルム抽出において有望な性能が得られる。 しかし、これらのノルムを抽出する際のChatGPTのいくつかの制限は、誤ったノルム抽出につながる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.602364944958088
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We investigate the effectiveness of ChatGPT in extracting norms from contracts. Norms provide a natural way to engineer multiagent systems by capturing how to govern the interactions between two or more autonomous parties. We extract norms of commitment, prohibition, authorization, and power, along with associated norm elements (the parties involved, antecedents, and consequents) from contracts. Our investigation reveals ChatGPT's effectiveness and limitations in norm extraction from contracts. ChatGPT demonstrates promising performance in norm extraction without requiring training or fine-tuning, thus obviating the need for annotated data, which is not generally available in this domain. However, we found some limitations of ChatGPT in extracting these norms that lead to incorrect norm extractions. The limitations include oversight of crucial details, hallucination, incorrect parsing of conjunctions, and empty norm elements. Enhanced norm extraction from contracts can foster the development of more transparent and trustworthy formal agent interaction specifications, thereby contributing to the improvement of multiagent systems.
• Abstract（参考訳）: 契約書からの規範抽出におけるChatGPTの有効性について検討する。 Normsは、2つ以上の自律的なパーティ間のインタラクションを管理する方法を取得することで、マルチエージェントシステムを構築する自然な方法を提供する。 契約書からコミットメント、禁止、認可、権限の規範と関連する規範的要素(関係者、先導者、従属者)を抽出する。 本研究は,ChatGPTの契約からのノルム抽出における有効性と限界を明らかにするものである。 ChatGPTは、トレーニングや微調整を必要とせずに、標準抽出において有望なパフォーマンスを示すため、このドメインでは一般に利用できない注釈付きデータの必要性を回避している。 しかし、これらのノルムを抽出する際のChatGPTのいくつかの制限は、誤ったノルム抽出につながる。 この制限には、重要な詳細の監視、幻覚、接続の誤ったパーシング、空のノルム要素が含まれる。 契約書からのノルム抽出の強化により、より透明で信頼性の高い正式なエージェントインタラクション仕様の開発が促進され、マルチエージェントシステムの改善に寄与する。

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