CODE-ACCORD: Ein Korpus von Bauvorschriften für die automatische Regelgenerierung zur Überprüfung der Einhaltung

Kernkonzepte

Automatisierung der Interpretation von Bauvorschriften für die Compliance-Überprüfung durch CODE-ACCORD.

Zusammenfassung

Struktur:

Einleitung
Datenextraktion
Spezifikationen
Datenerfassung
Datenzugänglichkeit
Wert der Daten
Hintergrund
Datenbeschreibung
Experimentelles Design, Materialien und Methoden
Beschränkungen
Ethik-Erklärungen
CRediT-Autoren-Statement
Danksagungen
Erklärung von Interessenkonflikten
Referenzen
Highlights:

CODE-ACCORD Korpus für automatische Compliance-Überprüfung in der Bauindustrie.
Datensammlung aus englischen und finnischen Bauvorschriften.
Annotierung von 862 selbstständigen Sätzen mit Entitäten und Relationen.
Datenformat: Roh (.pdf), gefiltert (.txt), annotiert (.csv).
Verwendung für NLP- und Informationsextraktionsforschung.
Erste entitäts- und relationsannotierte Datensatz für Compliance-Überprüfung.
Datenzugänglich über Zenodo und GitHub.

Statistiken

CODE-ACCORD besteht aus 862 selbstständigen Sätzen.
Insgesamt 4,297 Entitäten über vier Kategorien.
3,329 Relationen über zehn Kategorien.

Zitate

"CODE-ACCORD ermöglicht Forschung und Entwicklung zur Automatisierung von Compliance-Checks."
"Das Korpus ist eine bedeutende Ressource für die Entwicklung intelligenter Systeme in der Bauindustrie."

Wichtige Erkenntnisse aus

CODE-ACCORD

by Hans... um arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.02231.pdf

Tiefere Fragen

Wie könnte die Anwendung von CODE-ACCORD auf komplexe, mehrsatzige Vorschriften erweitert werden?

Die Anwendung von CODE-ACCORD auf komplexe, mehrsatzige Vorschriften könnte durch die Implementierung von Mechanismen zur Zusammenführung und Verknüpfung von Informationen aus verschiedenen Sätzen verbessert werden. Dies könnte die Entwicklung von Algorithmen zur Kontextualisierung von Regeln über mehrere Sätze hinweg beinhalten, um die Bedeutung und Anwendung von komplexen Vorschriften zu erfassen. Darüber hinaus könnte die Integration von Techniken des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz dazu beitragen, die Fähigkeit von CODE-ACCORD zu erweitern, mehrdeutige Regeln zu interpretieren und automatisierte Compliance-Checks für umfangreichere Regelwerke durchzuführen.

Welche potenziellen Herausforderungen könnten bei der Automatisierung von Compliance-Checks auftreten?

Bei der Automatisierung von Compliance-Checks könnten verschiedene Herausforderungen auftreten, darunter:

Komplexität der Regeln: Viele Vorschriften sind komplex und erfordern ein tiefes Verständnis der Kontexte, in denen sie gelten. Die Automatisierung der Interpretation solcher Regeln kann schwierig sein.
Sprachliche Vielfalt: Regulatorische Texte können in verschiedenen Sprachen verfasst sein, was die Anwendung von NLP-Techniken erschwert.
Menschliches Urteilsvermögen: Einige Regeln erfordern menschliches Urteilsvermögen und Interpretation, was schwierig automatisiert werden kann.
Aktualität der Daten: Regulatorische Anforderungen ändern sich häufig, was die Aktualisierung von automatisierten Systemen herausfordernd machen kann.
Datenschutz und Sicherheit: Bei der Automatisierung von Compliance-Checks müssen Datenschutz- und Sicherheitsaspekte sorgfältig berücksichtigt werden, um die Integrität sensibler Daten zu gewährleisten.

Inwiefern könnte die Integration von CODE-ACCORD in bestehende Compliance-Überprüfungsprozesse die Effizienz steigern?

Die Integration von CODE-ACCORD in bestehende Compliance-Überprüfungsprozesse könnte die Effizienz steigern, indem sie:

Automatisierung ermöglicht: Durch die automatisierte Extraktion und Interpretation von Regeln aus regulatorischen Texten kann der Prozess der Compliance-Checks beschleunigt werden.
Genauigkeit verbessert: Die Verwendung von maschinellen Lernmodellen und NLP-Techniken aus CODE-ACCORD kann die Genauigkeit der Compliance-Checks erhöhen und menschliche Fehler reduzieren.
Skalierbarkeit erhöht: Durch die Skalierbarkeit von automatisierten Systemen können Compliance-Checks effizienter durchgeführt werden, auch bei großen Mengen von regulatorischen Texten.
Kosten senkt: Die Automatisierung von Compliance-Checks mit CODE-ACCORD kann die Kosten für manuelle Überprüfungen reduzieren und Ressourcen effizienter nutzen.
Einhaltung von Vorschriften verbessert: Durch die präzise Interpretation von Regeln und die Identifizierung von Compliance-Verstößen kann CODE-ACCORD dazu beitragen, die Einhaltung von Vorschriften zu verbessern und Risiken zu minimieren.