يقترح هذا الورقة استخدام تكيف المجال لنماذج Sentence Transformer لأتمتة العملية اليدوية لتعيين ضوابط أمان السحابة إلى مقاييس تقنية.

  • قام المؤلفون ببناء مجموعة تدريبية مكونة من 3,499 زوجًا دلاليًا من خمسة معايير أوروبية للأمان وقاموا بتوسيعها إلى 13,996 عينة باستخدام الترجمة العكسية وإعادة الصياغة القائمة على LLM عبر أربعة سيناريوهات.
  • تم ضبط نماذج خمسة هياكل وتقييمها في مهام تعيين الضوابط إلى المقاييس وربط ضوابط المعايير المتقاطعة.
  • في مهمة تعيين الضوابط إلى المقاييس، حسّن النموذج الأفضل nDCG@10 بمقدار 23 نقطة مقارنة بأساسيات الصفرية (zero-shot).
  • بالنسبة لمهمة ضبط المعايير المتقاطعة، حقق نموذج multi-qa-mpnet-dot-v1 تحت الترجمة العكسية nDCG@10 بقيمة 0.870.

تشير النتائج إلى أن بيانات التدريب داخل المجال هي المحرك الأساسي للأداء في هذه المهام الآلية.