論文の概要: RIRAG: Regulatory Information Retrieval and Answer Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05677v2
• Date: Mon, 02 Dec 2024 18:13:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-03 16:56:47.851388
• Title: RIRAG: Regulatory Information Retrieval and Answer Generation
• Title（参考訳）: RIRAG: 規制情報検索と回答生成
• Authors: Tuba Gokhan, Kexin Wang, Iryna Gurevych, Ted Briscoe,
• Abstract要約: 本稿では,質問を自動生成し,関連する規制通路と組み合わせる,問合せペアを生成するタスクを紹介する。 我々は、Abu Dhabi Global Markets (ADGM) の財務規制文書から得られた27,869の質問を含むObliQAデータセットを作成する。 本稿では,RIRAG(Regulation Information Retrieval and Answer Generation)システムをベースラインとして設計し,新しい評価基準であるRePASを用いて評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.998738311700095
• License:
• 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 field aimed at simplifying access to and interpretation of regulatory rules and obligations. We introduce a task of generating question-passages pairs, where questions are automatically created and paired with relevant regulatory passages, facilitating the development of regulatory question-answering systems. We create the ObliQA dataset, containing 27,869 questions derived from the collection of Abu Dhabi Global Markets (ADGM) financial regulation documents, design a baseline Regulatory Information Retrieval and Answer Generation (RIRAG) system and evaluate it with RePASs, a novel evaluation metric that tests whether generated answers accurately capture all relevant obligations while avoiding 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、頻繁な更新によって特徴づけられ、継続的なコンプライアンスを保証するために、組織の一部にかなりの時間と専門知識の割り当てを必要とするため、解釈が困難である。 規制自然言語処理(RegNLP、RegNLP)は、規制規則と義務のアクセスと解釈を容易にするための多分野分野である。 そこで我々は,質問を自動生成し,関連する規制通路と組み合わせることにより,規制問合せシステムの開発を容易にする,問合せペアを生成するタスクを導入する。 我々は、Abu Dhabi Global Markets (ADGM) の金融規制文書の収集から得られた27,869の質問を含むObliQAデータセットを作成し、ベースラインの規制情報検索・回答生成(RIRAG)システムを設計し、矛盾を避けながら、生成した回答が関連するすべての義務を正確に捉えているかどうかを検査する新しい評価指標であるREPASsを用いて評価する。

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