論文の概要: Hybrid AI for Explainable and Accurate Conversational Agents in eGovernment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.01346v1
• Date: Sun, 02 Aug 2026 16:09:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-04 15:07:25.170608
• Title: Hybrid AI for Explainable and Accurate Conversational Agents in eGovernment
• Title（参考訳）: eGovernmentにおける説明可能で正確な会話エージェントのためのハイブリッドAI
• Abstract要約: 本稿では,eGovernmentのための説明可能な,正確な対話エージェントを構築するための,いわゆる会話型ハイブリッドAIアーキテクチャを提案する。 我々は、市民に向けられた政府のガイドラインに基づいて、Covid-19グラフのプロトタイプを運用することで、アーキテクチャを実証する。 また,障害学生に対する補助助成金のケースマネージメントについて,現在進行中の事例について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.384705173645441
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a so-called Conversational Hybrid AI (CHAI) architecture for building explainable and accurate conversational agents for eGovernment. We exemplify the architecture with a running prototype of a Covid-19 Chatbot based on a governmental guideline directed to citizens. We also describe an ongoing case on case management for supplementary grants for students with disabilities. We use large language models (LLMs) as a bounded conversational interface to a rule-based (symbolic AI) controller that executes a logical model expressing the provisions and obligations of the law and/or guidelines. As logical modelling language we use Dynamic Condition Response (DCR) graphs, a symbolic declarative process-modeling language developed with the aim to be able to express both deontic, defeasible and temporal logic properties, making it suitable for expressing both the rules of the law and the steps of the legal case management processes.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,eGovernmentのための説明可能な,正確な対話エージェントを構築するための,いわゆる会話型ハイブリッドAI(CHAI)アーキテクチャを提案する。 我々は、市民に向けられた政府のガイドラインに基づいて、Covid-19 Chatbotのプロトタイプを運用することで、アーキテクチャを実証する。 また,障害学生に対する補助助成金のケースマネージメントについて,現在進行中の事例について述べる。 我々は,法やガイドラインの規定や義務を表現する論理モデルを実行するルールベース(シンボルAI)コントローラに対して,大きな言語モデル(LLM)を境界的対話インタフェースとして使用する。 論理モデリング言語として、動的条件応答(DCR)グラフを使用します。これは、宣言的プロセスモデリング言語で、法則と法ケース管理プロセスのステップの両方を表現するのに適しています。

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