A knowledge representation approach for construction contract knowledge modeling

要約

大規模言語モデル (LLM) の出現により、建設契約管理を自動化し、人的ミスを減らし、時間とコストを大幅に節約する前例のない機会がもたらされました。
ただし、LLM は、ドメインの専門知識が不足しているため、説得力はあるものの、不正確で誤解を招くコンテンツを作成する可能性があります。
この問題に対処するために、専門家主導の契約知識を構造化された方法で表現して、自動契約管理プロセスを制限することができます。
このペーパーでは、ネストされた構造を使用して契約知識の複雑さを捉える知識表現アプローチである、ネストされた契約ナレッジ グラフ (NCKG) を紹介します。
これには、入れ子になった知識表現フレームワーク、そのフレームワーク上に構築された NCKG オントロジー、および実装方法が含まれています。
さらに、NCKG の外部知識によって強化された LLM 支援の契約レビュー パイプラインを紹介します。
当社のパイプラインは、契約リスクのレビューにおいて有望なパフォーマンスを達成し、より信頼性が高く解釈可能な契約管理に向けた LLM と KG の組み合わせに光を当てています。

要約(オリジナル)

The emergence of large language models (LLMs) presents an unprecedented opportunity to automate construction contract management, reducing human errors and saving significant time and costs. However, LLMs may produce convincing yet inaccurate and misleading content due to a lack of domain expertise. To address this issue, expert-driven contract knowledge can be represented in a structured manner to constrain the automatic contract management process. This paper introduces the Nested Contract Knowledge Graph (NCKG), a knowledge representation approach that captures the complexity of contract knowledge using a nested structure. It includes a nested knowledge representation framework, a NCKG ontology built on the framework, and an implementation method. Furthermore, we present the LLM-assisted contract review pipeline enhanced with external knowledge in NCKG. Our pipeline achieves a promising performance in contract risk reviewing, shedding light on the combination of LLM and KG towards more reliable and interpretable contract management.

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