論文の概要: From Statute to Control Flow: Span-Grounded Deontic Trees for Defeasible Scope Parsing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.08932v1
• Date: Mon, 08 Jun 2026 02:17:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-09 14:42:06.571015
• Title: From Statute to Control Flow: Span-Grounded Deontic Trees for Defeasible Scope Parsing
• Title（参考訳）: 規則から制御フローへ:デファシブルスコープ解析のためのスパン周囲のデオン木
• Authors: Jian Chen, Siyuan Li, Chucheng Wan, Zixuan Yuan,
• Abstract要約: 規則追従剤は、しばしばサイレントスコープ・オミッション(SSO)を介して失敗する 根底にあるボトルネックは、法と政策の理解です。 ノルムベンチ(英: NormBench)は、中国(法と地方政策)、英語(アメリカ合衆国税法)、企業政策にまたがる2,290条の基準である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.077273684682886
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Rule-following agents tasked with executing policies and regulations often fail via Silent Scope Omission (SSO): a model applies a general rule but silently drops nested exceptions or counter-exceptions, producing outputs that appear compliant yet break on important edge cases. Although such failures are often framed as an agentic-systems problem, the underlying bottleneck is statutory and policy understanding, a capability typically studied in legal NLP. However, most existing legal NLP benchmarks emphasize end-task outcomes, which can overlook the structural omissions that cause SSO. To diagnose and mitigate SSO, we introduce NormBench, a benchmark of 2,290 provisions spanning Chinese (laws and local policies), English (U.S. tax law, GDPR, and corporate policies), and cross-lingual settings, designed for defeasible scope parsing: identifying precisely which clause overrides which. NormBench uses Span-Grounded Deontic Trees (SG-DT), a compiler-style intermediate representation that anchors every logical branch to source spans and requires explicit exclusion guards, enabling deterministic compilation and audit. Evaluations of frontier LLMs reveal two recurring pathologies: (1) Recursion Decay, where performance drops sharply as defeater depth increases, and (2) an Auditability Trap, where models retrieve relevant spans but fail to assemble correct control flow. Using SG-DT as a constrained intermediate output improves whole-tree fidelity and defeater recovery, and downstream experiments show that its utility is mechanism-specific: gains concentrate on exception-active, SSO-prone cases, while aggregate accuracy can be mixed when the added structure is unnecessary or parser fidelity is low.
• Abstract（参考訳）: Silent Scope Omission (SSO): モデルは一般的なルールを適用するが、ネストされた例外や反例外を静かにドロップし、重要なエッジケースに準拠するように見える出力を生成する。 このような失敗はエージェントシステムの問題として扱われることが多いが、根底にあるボトルネックは法規と政策理解であり、典型的には法的NLPで研究される能力である。 しかし、既存の法的なNLPベンチマークのほとんどは、SSOの原因となる構造的欠落を見逃すことができるエンドタスクの結果を強調している。 SSOの診断と緩和のために、中国(法と地方政策)、英語(米国税法、GDPR、企業政策)、および言語間設定にまたがる2,290条の基準であるNormBenchを紹介します。 NormBenchはSpan-Grounded Deontic Trees (SG-DT)を使用している。これはコンパイラスタイルの中間表現で、すべての論理分岐をソーススパンにアンロックし、明示的な排除ガードを必要とし、決定論的コンパイルと監査を可能にする。 フェデラルLLMの評価では,(1) 敗者深度の増加に伴って性能が急激に低下する再帰性低下,(2) モデルが関連するスパンを検索するが,正しい制御フローの組み立てに失敗するオーディタビリティトラップ,の2つが繰り返し現れる。 SG-DTを制約された中間出力として使用すると、ツリー全体の忠実度と敗者回復性が向上し、下流実験では、その有用性がメカニズム特異的であることが示されている。

関連論文リスト

• Citation-Closure Retrieval and Per-Rule Attribution for Real-World Regulatory Compliance Question Answering [54.97384993676565]
  複雑な国内R&D規制から派生した運用知識グラフを特徴とする,新たなベンチマークであるRegOps-Benchを用いて,レギュレーションコンプライアンスQAを形式化する。 RefWalkはクロスドキュメントの引用を横切り、マックスベースのアグリゲーションを通じてマルチビュー候補を融合させ、ソースへのクレームを明示的にマッピングするためにルールごとの属性を強制する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-28T10:38:38Z)
• Interactive Critique-Revision Training for Reliable Structured LLM Generation [18.00222080273147]
  DPA-GRPOは,構成された検証器の介入による2人プレイヤジェネレータゲームのためのペアアクショントレーニング手法である。 我々は,非正規化ゲームを分析し,厳格に低いリワード介入やリビジョン行動に対する肯定的な確率が,一側偏差を生み出すことを示す。 TaxCalc TY24の実験では、DPA-GRPOはゼロショット生成とジェネレータのみのRLベースラインよりも構造化された決定精度を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-08T17:00:38Z)
• Logic-Regularized Verifier Elicits Reasoning from LLMs [63.65875399266337]
  論理規則で正規化された教師なしの検証器であるLOVERを提案する。 ローバーは、定理を二項潜在変数として扱い、内部の活性化を活用し、3つの論理的制約を課す。 ローバーは教師なしのベースラインを大幅に上回る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-07T09:03:49Z)
• Accurate Legal Reasoning at Scale: Neuro-Symbolic Offloading and Structural Auditability for Robust Legal Adjudication [0.0]
  法文はしばしば計算法的条項を含み、その理解には複雑な論理が必要である。 我々は、LLMを1度だけ使用して、法的テキストを決定論的自律契約言語に翻訳する、ニューロシンボリックなアプローチであるAmortized Intelligenceを提案する。 DACLをベースとしたエージェントは, ほぼ完全な整合性を実現し, 確率論的モデルで観測される「放散崖」を緩和する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-04T11:13:59Z)
• PSR2: A Phase-based Semantic Reasoning Framework for Atomicity Violation Detection via Contract Refinement [9.36682660657815]
  PSRtextsuperscript2は、構造経路探索と決定論的意味推論を統合する新しい静的解析フレームワークである。 1,600のコントラクトサンプルの実験では、PSRtextsuperscript2がパターンマッチングベースラインを著しく上回っている。 我々の融合論理は、単一モジュール解析と比較して、偽陽性率を半減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-08T11:46:01Z)
• Improving Search Agent with One Line of Code [68.58667107354253]
  ツールベースのエージェント強化学習(TARL)は,検索エージェントが外部ツールと対話できるようにトレーニングするための,有望なパラダイムとして登場した。 textbfSearch textbfAgent textbfPolicy textbfOptimization (textbfSAPO)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-10T04:07:39Z)
• Normalized Attention Guidance: Universal Negative Guidance for Diffusion Models [57.20761595019967]
  注意空間にL1をベースとした正規化・精細化を施した,効率的かつトレーニング不要な機構である正規化注意誘導(NAG)を提案する。 NAGは、CFGが忠実性を維持しながら崩壊する効果的な負のガイダンスを復元する。 NAGはアーキテクチャ(UNet、DiT)、サンプリングレシスタンス(複数ステップ、複数ステップ)、モダリティ(イメージ、ビデオ)をまたいで一般化する
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-27T13:30:46Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。