识别与可执行规则相对应的监管数据制造技术

识别与可执行规则相对应的监管数据，提供了各种实施例，用于通过处理器在计算环境中关联监管数据。规则可以与从描述规则的至少一部分的政策文档中提取的一个或多个文本段落相关联。关联。关联。

【技术实现步骤摘要】
识别与可执行规则相对应的监管数据


[0001]本专利技术总体上涉及计算系统，更具体地涉及用于使用计算处理器识别监管数据并将其与可执行规则关联的各种实施例。

技术介绍

[0002]计算系统广泛见于工作场所、家庭或学校。计算机系统可以包括数据存储系统或磁盘存储系统，用以处理和存储数据。每天必须处理大量数据，目前的趋势表明，在可预见的未来，这些数据量将继续不断增加。由于最近信息技术的进步和互联网的日益普及，大量信息现在以数字形式提供。这种信息的可用性提供了许多机会。数码和在线信息是商业情报的一个有利来源，对于实体在高度竞争的环境中的生存和适应性至关重要。此外，使用计算系统和在线数据的许多企业和组织必须确保操作、实践和/或程序符合一般商业协议、公司合规性和/或法规、政策或要求。

技术实现思路

[0003]提供了用于通过处理器识别监管数据并将其与计算环境中的可执行规则关联的各种实施例。在一个实施例中，仅作为示例，提供了一种用于由处理器识别与可执行规则相关的监管数据的方法。可以将规则与从描述规则的至少一部分的政策文档(policy document)中提取的一个或多个文本段落相关联。
[0004]在其他实施例中，可以将从法律、政策、法规或其组合中提取的语义数据与来自一个或多个数据源的描述法律、政策和法规或其组合的至少一部分的文本数据相关联。
附图说明
[0005]为了易于理解本专利技术的优点，将参考附图中所示的具体实施例，对上文简要描述的本专利技术进行更具体的描述。应理解这些附图仅描述了本专利技术的典型实施例，因此不应被视为对其范围的限制，将通过使用附图以附加的具体性和细节来描述和解释本专利技术，其中：
[0006]图1是描述根据本专利技术实施例的示例性云计算节点的框图。
[0007]图2是描述根据本专利技术的实施例的示例性云计算环境的附加框图。
[0008]图3是描述根据本专利技术的实施例的抽象模型层的附加框图。
[0009]图4是描述本专利技术各个方面之间的示例性功能关系的附加框图。
[0010]图5是描述用于识别监管数据并将其与可执行规则相关联的示例性操作的框图，其中可以实现本专利技术的各个方面。
[0011]图6是描述用于识别监管数据并将其与可执行规则相关联的示例性操作和工作流的框图，其中可以实现本专利技术的各个方面。
[0012]图7是描述用于识别监管数据并将其与可执行规则相关联的示例性知识图的图，在该可执行规则中可以实现本专利技术的各个方面。
[0013]图8是描述使用前向和后向翻译来识别监管数据并将其与可执行规则相关联的示
例性操作的示意图，其中可以实现本专利技术的各个方面。
[0014]图9是描述了用于通过处理器识别监管数据并将其与可执行规则关联的示例性方法的流程图，在该方法中也可以实现本专利技术的各个方面。
具体实施方式
[0015]随着电子信息量的不断增加，对复杂信息访问系统的需求也在增长。数字或“在线”数据通过实时全球计算机网络变得越来越可访问。这些数据可反映科学、法律、教育、金融、旅游、购物和休闲活动、医疗保健等话题的许多方面。许多数据密集型应用需要从数据源中提取信息。信息的提取可以通过知识生成过程来获得，知识生成过程可包括不同源之间的初始数据收集、数据归一化和聚合、以及最终数据提取。
[0016]此外，实体(如企业、政府、组织、学术机构等)可能会受到与实体相关的某些流程、政策、指南、规则、法律和/或法规的约束。遵守这些流程、政策、指南、规则、法律和/或法规对于确保公司的完善(integrity)至关重要，同时也避免违规、罚款或法律处罚。例如，随着新法规的不断涌现，合规管理对组织来说是一件至为重要的事情。在一个方面，合规是指实体遵守与其目的或业务相关的法律、法规、指南和规范。这些企业/实体通常需要具有各种技能和专业知识的人员交互(例如，主题专家(SME))，以支持整个企业的合规。
[0017]此外，为了帮助合规，政府和企业正在以编码规则的形式自动化政策(例如，检查公民是否有资格享受他们可能有权享受的特定福利)。例如，“规则即代码”(RaC)是一项倡议，其设想一种机器可消费形式的“规则(例如法律和法规)的正式版本”，其允许计算机系统以一致的方式理解和执行规则。它构成构建数字政府的广泛运动的一部分，并引起了公共部门的广泛兴趣。经合组织(OECD)最近的一份关于规则即代码的报告[3]确定了解决这一问题的方法，例如将立法起草者、政策分析人员和软件开发人员召集在一起，共同制定政策和规则的机器可消费版本，或使用人工智能和自动化来缩短从政策到代码的路径。
[0018]自动化政策的组织有责任处理从立法到政策、到业务需求、到可执行规则和代码的“意图翻译”错误，但通常情况下，实现(可执行规则/代码)与其起源的原始政策文本之间的链接是缺失的。因此，鉴于大量的文本数据和监管文档的变化速度，本文提供了各种实施例来识别与可执行规则相关的监管数据。可以将从法律、政策、法规或其组合中提取的语义数据与来自一个或多个数据源的描述法律、政策和法规的至少一部分的文本数据相关联。
[0019]在一些实施方式中，本专利技术提供了将现有政策规则(代码)与政策和立法文本中的特定章节/段落对准和关联。本专利技术还提供了规则到文本之间的映射，解决立法领域中的多翻译问题，并确保以下事项。
[0020]1)本专利技术提供了要学习和理解的规则和对其他规则的依赖性，并且可以通过机器学习操作进行校正。应当指出，一个章节/段落可以转化为多条规则，一条规则可能会依赖于政策中其他章节的、甚至可能跨政策手册和/或立法法案的其他规则。2)本专利技术提供支持和检测立法错误，例如代码中缺少的政策部分。3)本专利技术提供支持规则、维护规则和在政策中引入变化时更新规则。特别是提高更新的效率和速度，使资格规则(eligibility rules)准确地反映最新的政策意图。4)本专利技术提供支持和识别规则层次结构、重复的规则和属性或定义。5)本专利技术通过识别当引入新政策时哪些规则已经存在来提供支持和可重用性。也就是说，与新政策文本的部分内容相似—即定义相同或存在细微差异—的现有规则，，例
如，在两个州之间实施的居住规则或关于现金援助和儿童福利实施的不同政策可能非常相似。5)本专利技术提供将规则与文本关联和对准，也支持生成用于支持实体注释或规则提取的机器学习操作的训练数据。
[0021]因此，本专利技术提供识别与计算环境中的可执行规则相关的监管数据。在一个方面，可以从来自一个或多个数据源的一个或多个文本数据段中识别、提取实体有义务履行的立法、法律、政策、法规或其组合。可以将从法律、政策、法规或其组合中提取的语义数据可以与来自一个或多个数据源的描述法律、政策和法规的至少一部分的文本数据相关联。在一个方面，“义务”可代表法律要求(包括法律、政策、法规、强制执行、责任或其组合)。换言之，义务目标/内容提取组件可以执行感知器算法来提取实体类。应当指出，“义务”代表法律要求(包括法律、政策、法规、强制执行、责任或其组合)。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于由处理器在计算环境中关联监管数据的方法，包括：将规则与从描述规则的至少一部分的政策文档中提取的一个或多个文本段落相关联。2.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：从所述文本段落中提取一个或多个实体；和基于一个或多个实体将所述文本段落的一部分识别为候选文本段落。3.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：从所述文本段落中提取一个或多个逻辑结构；和通过将所述一个或多个逻辑结构与所述规则的一个或多个规则逻辑结构进行比较，将所述文本段落的一部分识别为候选文本段落。4.根据权利要求1所述的方法，还包括使用前向
‑
后向翻译操作将所述规则映射到所述文本段落。5.根据权利要求1所述的方法，进一步在所述文本段落和所述规则之间分配匹配分数，其中所述分...

【专利技术属性】
技术研发人员：桑赫拉姆，
申请(专利权)人：国际商业机器公司，
类型：发明
国别省市：