RegNLP in Action: Facilitating Compliance Through Automated Information Retrieval and Answer Generation

要約

政府の規制機関が発行する規制文書は、組織が法を遵守するために遵守しなければならないルール、ガイドライン、基準を定めています。
これらの文書は、その長さ、複雑さ、頻繁な更新を特徴としており、解釈が難しく、継続的なコンプライアンスを確保するには組織側に多大な時間と専門知識の割り当てが必要です。規制自然言語処理 (RegNLP) は、アクセスの簡素化を目的とした学際的なサブフィールドです。
規制規則と義務の解釈。
RegNLP の自動質問パッセージ生成タスクを定義し、アブダビ グローバル マーケット (ADGM) の金融規制文書コレクションから派生した 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および回答生成システムを設計し、RePAS で評価します。
、生成された回答がすべての関連義務を正確に把握し、矛盾を回避しているかどうかをテストする新しい評価指標です。

要約(オリジナル)

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 subfield aimed at simplifying access to and interpretation of regulatory rules and obligations. We define an Automated Question-Passage Generation task for RegNLP, create the ObliQA dataset containing 27,869 questions derived from the Abu Dhabi Global Markets (ADGM) financial regulation document collection, design a baseline Regulatory Information Retrieval and Answer Generation system, and evaluate it with RePASs, a novel evaluation metric that tests whether generated answers accurately capture all relevant obligations and avoid contradictions.

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