契約の曖昧性を明確にするための質問生成

Conceptos Básicos

契約曖昧性を特定し、非法務関係者が必要な詳細を取得するための質問生成タスク。

Resumen

この記事は、契約曖昧性を解消するための新しい法的NLPタスクであるClarification Questions生成に焦点を当てています。ConRAPフレームワークは、文書レベルで契約テキストの曖昧さを特定し、質問生成によって非法務関係者が必要な情報を取得することを目的としています。ConRAPは、属性プロンプティングとリトリーバル増強QAモジュールから構成されており、ChatGPTと組み合わせて使用されると0.87のF2スコアを達成します。人間評価では、100件のサンプル文に対して83％のCQが有用と判断されました。

概要:

• 契約曖昧性解消の重要性
• ConRAPフレームワーク概要
• 属性プロンプティングとリトリーバル増強QAモジュール
• ChatGPTによる高い精度と人間評価結果

Estadísticas

ConRAPはChatGPTと組み合わせて0.87のF2スコアを達成。
70%の生成された質問が人間評価で有用と判断された。

Citas

Ideas clave extraídas de

Generating Clarification Questions for Disambiguating Contracts

by Anmol Singha... a las arxiv.org 03-14-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.08053.pdf

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契約曖昧性解消以外でConRAPフレームワークがどのように活用できるか？

ConRAPフレームワークは契約曖昧性を解消するだけでなく、他の分野でも幅広く活用可能です。例えば、医療や金融業界では法的文書や規制要件が非常に重要です。ConRAPを使用してこれらの文書から情報を抽出し、必要なデータを整理したり、特定の条件や義務事項を明確化したりすることができます。さらに、企業間取引やプロジェクト管理など様々な分野で契約条項の理解と処理を支援するためにも利用可能です。

契約内容への異議申し立てや反論は考慮されているか？

ConRAPフレームワークは契約内容への異議申し立てや反論も考慮されています。契約条項に含まれる不明瞭な部分や欠落している情報を特定し、それらに関連する質問（Clarification Questions）を生成します。これにより、異議申し立てや反論すべき点が明確化されます。また、生成された質問は適切な回答が得られることで契約内容への異議申し立てや反論作業をサポートします。

この技術が他分野に応用可能な場面はどこか？

ConRAPフレームワークは法的文書だけでなくさまざまな分野で応用可能です。

医療: 医療記録から重要な情報を抽出したり治験プロトコルから必要事項を特定したりする際
金融: 規制上重要な金融取引文書から条件付けられた義務事項等詳細情報抽出時
プロジェクト管理: プロジェクト計画書中から具体的タスク・期限等整理時
これらの場面では大量テキストデータ内部有益情報発見及び効率化手段提供します。