De Jure: Ітеративне самовдосконалення великих мовних моделей для структурованого вилучення регуляторних правил

Автори: Keerat Guliani, Deepkamal Gill, David Landsman, Nima Eshraghi, Krishna Kumar, Lovedeep Gondara

Опубліковано: 2026-04-03

Переглянути на arXiv →
#cs.AI

Анотація

Це дослідження представляє "De Jure", систему для ітеративного самовдосконалення великих мовних моделей (LLM) для точного вилучення структурованих регуляторних правил з юридичних текстів. Це має величезний потенціал для автоматизації перевірок на відповідність, юридичних досліджень та аналізу політики, значно зменшуючи ручну працю та покращуючи точність у високорегульованих галузях.

De Jure: Ітеративне самовдосконалення великих мовних моделей для структурованого вилучення регуляторних правил

Автори: Keerat Guliani, Deepkamal Gill, David Landsman, Nima Eshraghi, Krishna Kumar, Lovedeep Gondara

Опубліковано: 2026-04-03

Переглянути на arXiv →
#cs.AI

Анотація

Це дослідження представляє "De Jure", систему для ітеративного самовдосконалення великих мовних моделей (LLM) для точного вилучення структурованих регуляторних правил з юридичних текстів. Це має величезний потенціал для автоматизації перевірок на відповідність, юридичних досліджень та аналізу політики, значно зменшуючи ручну працю та покращуючи точність у високорегульованих галузях.

FEEDBACK

Проекти

Немає проектів