論文の概要: RegNLP in Action: Facilitating Compliance Through Automated Information Retrieval and Answer Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05677v1
- Date: Mon, 9 Sep 2024 14:44:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-10 14:19:16.202554
- Title: RegNLP in Action: Facilitating Compliance Through Automated Information Retrieval and Answer Generation
- Title（参考訳）: RegNLP in Action: 自動情報検索と回答生成によるコンプライアンスの実現
- Authors: Tuba Gokhan, Kexin Wang, Iryna Gurevych, Ted Briscoe,
- Abstract要約: その長さ、複雑さ、頻繁な更新を特徴とする規制文書は解釈が難しい。
RegNLPは、規制規則と義務のアクセスと解釈を簡素化することを目的とした、多分野のサブフィールドである。
ObliQAデータセットには、Abu Dhabi Global Markets (ADGM) からの27,869の質問が含まれている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.998738311700095
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Regulatory documents, issued by governmental regulatory bodies, establish rules, guidelines, and standards that organizations must adhere to for legal compliance. These documents, characterized by their length, complexity and frequent updates, are challenging to interpret, requiring significant allocation of time and expertise on the part of organizations to ensure ongoing compliance.Regulatory Natural Language Processing (RegNLP) is a multidisciplinary subfield aimed at simplifying access to and interpretation of regulatory rules and obligations. We define an Automated Question-Passage Generation task for RegNLP, create the ObliQA dataset containing 27,869 questions derived from the Abu Dhabi Global Markets (ADGM) financial regulation document collection, design a baseline Regulatory Information Retrieval and Answer Generation system, and evaluate it with RePASs, a novel evaluation metric that tests whether generated answers accurately capture all relevant obligations and avoid contradictions.
- Abstract（参考訳）: 政府の規制機関が発行する規制文書は、規則、ガイドライン、および組織が法的遵守のために従わなければならない基準を定めている。
これらの文書は、その長さ、複雑さ、頻繁な更新を特徴とするものであり、継続的なコンプライアンスを確保するために、組織の一部に時間と専門知識の相当な割り当てが必要であり、規制規則や義務のアクセスと解釈を簡素化することを目的とした多分野のサブフィールドである。
本稿では,RegNLPにおける自動質問・回答生成タスクを定義し,Abu Dhabi Global Markets (ADGM) の金融規制文書収集から抽出した27,869の質問を含むObliQAデータセットを作成し,ベースラインを設計し,RePASを用いて評価する。
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