PolicyKG: pipeline LLM traduce le politiche istituzionali in grafi di conoscenza SHACL

Un nuovo studio introduce PolicyKG, una sofisticata pipeline LLM volta a convertire le politiche istituzionali dal linguaggio quotidiano in vincoli SHACL comprensibili alle macchine. Questo strumento aiuta a colmare il divario tra politiche leggibili dall'uomo e i quadri formali di conformità di cui hanno bisogno. Elabora i PDF delle politiche, classificando ogni frase in categorie come obblighi, permessi o divieti, e poi le traduce in logica deontica del primo ordine per creare forme SHACL. La pipeline funziona in quattro fasi utilizzando una macchina a stati LangGraph e include validatori per ogni fase. Un componente chiave è il Corpus Adapter, un registro YAML che collega i predicati LLM a un'ontologia specifica, facilitando l'adattamento a nuovi settori senza bisogno di riaddestramento. Quando testata sul corpus di Politiche e Procedure dell'Asian Institute of Technology (1.663 frasi, 443 regole), PolicyKG ha raggiunto un'impressionante accuratezza di classificazione dell'86,9%, con un kappa di Cohen di .709. Valutazioni indipendenti da parte di tre annotatori su un campione di 50 elementi hanno mostrato un forte accordo (kappa di Fleiss = .844). Il documento è disponibile su arXiv con identificativo 2608.09028. Questo sviluppo potrebbe ridurre significativamente lo sforzo manuale richiesto per la gestione della conformità alle politiche nelle istituzioni.