論文の概要: De Jure: Iterative LLM Self-Refinement for Structured Extraction of Regulatory Rules
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.02276v1
- Date: Thu, 02 Apr 2026 17:06:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-03 14:21:10.958098
- Title: De Jure: Iterative LLM Self-Refinement for Structured Extraction of Regulatory Rules
- Title（参考訳）: De Jure: 規制ルールの構造化抽出のための反復LDM自己精製
- Authors: Keerat Guliani, Deepkamal Gill, David Landsman, Nima Eshraghi, Krishna Kumar, Lovedeep Gondara,
- Abstract要約: De Jureは、完全に自動化されたドメインに依存しないパイプラインで、生文書から構造化された規制ルールを抽出する。
De Jureは、金融、ヘルスケア、AIガバナンスにまたがる3つの規制コーパスの4つのモデルで評価します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6865681749065902
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Regulatory documents encode legally binding obligations that LLM-based systems must respect. Yet converting dense, hierarchically structured legal text into machine-readable rules remains a costly, expert-intensive process. We present De Jure, a fully automated, domain-agnostic pipeline for extracting structured regulatory rules from raw documents, requiring no human annotation, domain-specific prompting, or annotated gold data. De Jure operates through four sequential stages: normalization of source documents into structured Markdown; LLM-driven semantic decomposition into structured rule units; multi-criteria LLM-as-a-judge evaluation across 19 dimensions spanning metadata, definitions, and rule semantics; and iterative repair of low-scoring extractions within a bounded regeneration budget, where upstream components are repaired before rule units are evaluated. We evaluate De Jure across four models on three regulatory corpora spanning finance, healthcare, and AI governance. On the finance domain, De Jure yields consistent and monotonic improvement in extraction quality, reaching peak performance within three judge-guided iterations. De Jure generalizes effectively to healthcare and AI governance, maintaining high performance across both open- and closed-source models. In a downstream compliance question-answering evaluation via RAG, responses grounded in De Jure extracted rules are preferred over prior work in 73.8% of cases at single-rule retrieval depth, rising to 84.0% under broader retrieval, confirming that extraction fidelity translates directly into downstream utility. These results demonstrate that explicit, interpretable evaluation criteria can substitute for human annotation in complex regulatory domains, offering a scalable and auditable path toward regulation-grounded LLM alignment.
- Abstract（参考訳）: 規制文書は、LLMベースのシステムが尊重しなければならない法的拘束義務を符号化している。
しかし、密集した階層的に構造化された法律文を機械可読なルールに変換することは、依然として費用がかかる専門家による集中的なプロセスである。
De Jureは、完全に自動化されたドメインに依存しないパイプラインで、生文書から構造化された規制ルールを抽出し、人間のアノテーションやドメイン固有のプロンプト、注釈付きゴールドデータを必要としない。
De Jureは、構造化マークダウンへのソース文書の正規化、構造化ルール単位へのLLM駆動のセマンティック分解、メタデータ、定義、ルールセマンティクスにまたがる19次元にわたる多基準LCM-as-a-judge評価、境界再生予算内での低スコア抽出の反復的修復、そしてルール単位を評価する前に上流コンポーネントを修復する。
De Jureは、金融、ヘルスケア、AIガバナンスにまたがる3つの規制コーパスの4つのモデルで評価します。
ファイナンス領域では、De Jureは、抽出品質の一貫性と単調な改善をもたらし、3つの審査誘導イテレーションでピークパフォーマンスに達する。
De Jureは、ヘルスケアとAIガバナンスを効果的に一般化し、オープンソースモデルとクローズドソースモデルの両方にわたってハイパフォーマンスを維持する。
RAGによる下流コンプライアンス質問応答評価では、De Jure抽出規則に基づく応答は、シングルルール検索深度で73.8%のケースにおいて、より広範囲な検索で84.0%まで上昇し、抽出忠実度が下流ユーティリティに直接変換されることを確認する。
これらの結果から、複雑な規制領域において、明示的で解釈可能な評価基準が人間のアノテーションの代わりになり、規制対象のLLMアライメントに向けたスケーラブルで監査可能なパスが提供されることが示された。
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