基于 GPT-4.0 的 NLP 方法在监管合规中的应用——解码监管文件
计算与语言
2024-12-31 v1
摘要
大型语言模型 (LLM) 如 GPT-4.0 在处理监管文件的语义复杂性方面显示出巨大的潜力，尤其是在检测不一致性和矛盾性方面。这项研究评估了 GPT-4.0 在识别监管要求之间冲突方面的能力，通过分析一个精选语料库，其中包含人为注入的歧义和矛盾，该语料库是与建筑师和合规工程师合作设计的。使用精确率、召回率和 F1 分数等指标，实验表明 GPT-4.0 在检测不一致性方面具有有效性，其结果经人类专家验证。结果凸显了 LLM 在增强监管合规过程方面的潜力，尽管需要在更大数据集和领域特定微调上进行进一步测试才能最大化准确性和实际适用性。未来的工作将探索自动冲突解决和通过与行业合作伙伴的试点项目进行实际部署。
引用
@article{arxiv.2412.20602,
title = {NLP-based Regulatory Compliance -- Using GPT 4.0 to Decode Regulatory Documents},
author = {Bimal Kumar and Dmitri Roussinov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.20602},
year = {2024}
}
备注
accepted for presentation at Georg Nemetschek Institute Symposium & Expo on Artificial Intelligence for the Built World - Munich, Germany. 12 Sept 2024