Automatisierung der Textkategorisierung bei rechtlichen Problemen

Dieser Artikel bespricht eine Methode, um automatisch wichtige Teile von Texten in rechtlichen Problemen zu identifizieren, die von normalen Leuten beschrieben werden. Diese Teile helfen dabei, die Probleme in verschiedene Rechtsbereiche einzuordnen. Der Text, den wir für diese Studie verwendet haben, stammt aus einer Sammlung von Problemen, die Menschen geteilt haben, während sie rechtliche Hilfe suchten. Diese Probleme wurden von ausgebildeten Anwälten untersucht, die Teile des Textes hervorgehoben haben, die ihrer Meinung nach wichtig waren, um den richtigen Rechtsbereich zu identifizieren.

#Die Bedeutung der Aufgabe

Es ist entscheidend, rechtliche Probleme genau zu kategorisieren, besonders für Organisationen, die kostenlose rechtliche Unterstützung anbieten. So können sie Menschen, die Hilfe brauchen, mit den passenden rechtlichen Ressourcen verbinden. Die Kategorisierungsaufgabe ist komplex, weil verschiedene Anwälte unterschiedliche Meinungen dazu haben könnten, wie man ein Problem interpretiert, besonders wenn die Beschreibungen vage oder unklar sind.

#Datenerhebung

Wir haben einen Datensatz von einer Organisation zur rechtlichen Hilfe gesammelt, die es Einzelpersonen erlaubt, ihre Probleme in ihren eigenen Worten zu beschreiben. Nachdem wir persönliche Informationen entfernt haben, wurden diese Problembeschreibungen einer Gruppe von Anwälten zur Annotation gegeben. Die Anwälte wählten die relevanten Rechtsgebiete für die Probleme aus und hoben die spezifischen Teile des Textes hervor, die ihre Entscheidungen unterstützten. Im Durchschnitt bekam jede Problembeschreibung Input von etwa fünf Anwälten.

#Subjektivität in der rechtlichen Kategorisierung

Da rechtliche Fragen knifflig und subjektiv sein können, könnten verschiedene Anwälte unterschiedliche Teile derselben Beschreibung hervorheben, um ihre Schlussfolgerungen zu unterstützen. Diese Subjektivität kann zu Meinungsverschiedenheiten darüber führen, welche Teile des Textes wesentlich sind. Obwohl viele diese Meinungsverschiedenheiten als störendes Rauschen in den Daten sehen könnten, betrachten wir sie als wertvolle Signale, da sie von Experten auf diesem Gebiet kommen.

#Die Vorhersageaufgabe

Unser Ziel ist es, ein System zu entwickeln, das automatisch die relevanten Teile des Textes identifizieren kann, die die Kategorisierung eines Problems in einen bestimmten Rechtsbereich unterstützen. Dazu trainieren wir Modelle, die aus dem expertengestützten Datensatz lernen. Danach vergleichen wir, wie gut verschiedene Ansätze für diese Aufgabe funktionieren.

#Methodik

In unserem Ansatz behandeln wir das Problem der Identifizierung von Textpassagen als eine Tagging-Aufgabe. Das Modell sagt voraus, welche Teile des Textes den relevanten Rechtsgebieten für jede Problembeschreibung entsprechen. Wir haben verschiedene Methoden verwendet, um zu bewerten, wie gut diese Modelle performen, unter anderem durch den Vergleich von Vorhersagen mit verschiedenen Arten von "Gold"-Standards, die aus den Eingaben der Annotatoren erstellt wurden.

#Bewertungsstrategien

Da es mehrere gültige Möglichkeiten gibt, dieselbe Beschreibung zu annotieren, haben wir verschiedene Bewertungsmethoden erkundet. Wir haben sowohl die Bewertung auf Passageebene als auch auf Wortebene berücksichtigt. Bei der Bewertung auf Passageebene muss eine vorhergesagte Passage genau mit den von menschlichen Annotatoren gewählten Passagen übereinstimmen. Bei der Bewertung auf Wortebene werden alle überlappenden Wörter zwischen vorhergesagten Passagen und den annotierten Passagen als korrekt betrachtet, auch wenn die Passagen nicht perfekt übereinstimmen.

#Umgang mit Subjektivität

Beim Training der Modelle haben wir zwei Hauptstrategien verfolgt, um mit der subjektiven Natur der Annotationen umzugehen. Ein Ansatz bestand darin, die Annotationen basierend auf Mehrheitsabstimmungen zu aggregieren, wobei nur Teile einbezogen wurden, auf die sich die meisten Annotatoren geeinigt haben. Die andere Methode behielt die ursprünglichen Annotationen bei und behandelte sie als unterschiedliche Beispiele. Dieser zweite Ansatz akzeptierte die Variationen in den Meinungen als wichtige Signale, aus denen das Modell lernen kann.

#Training der Modelle

Die Modelle wurden trainiert, um ihre Fähigkeit zu maximieren, die richtigen Passagen basierend auf den Trainingsdaten vorherzusagen. Wir haben einen allgemein bekannten Modelltyp verwendet, der den Kontext der Wörter im Text berücksichtigt, um die Vorhersagen zu verbessern.

#Ergebnisse

Unsere Experimente haben gezeigt, dass die Modelle, die auf Mehrheitsabstimmungen trainiert wurden, besser abschnitten als die, die individuelle Annotationen verwendeten. Das deutet darauf hin, dass es Vorteile hat, die Eingaben mehrerer Experten zu aggregieren, wenn es darum geht, relevante Textpassagen zu identifizieren.

#Vergleich verschiedener Modellarchitekturen

Wir haben auch untersucht, ob verbesserte Versionen beliebter Sprachmodelle die Leistung weiter steigern könnten. Diese neuen Modelle zeigten vielversprechende Ergebnisse und schnitten in verschiedenen Bewertungsmetriken besser ab als frühere Versionen.

#Einschränkungen

Trotz der positiven Ergebnisse gibt es einige Einschränkungen in unserem Ansatz. Der Datensatz, den wir verwendet haben, kann aus Datenschutzgründen nicht öffentlich veröffentlicht werden. Dieser Mangel an Zugriff könnte es anderen erschweren, unsere Studie zu reproduzieren.

Ausserdem, während wir die Leistung basierend auf dem besten Annotator für jeden Fall schätzen, könnte dies nicht immer die tatsächlichen Fähigkeiten des Modells widerspiegeln, da die Annotationen aus verschiedenen Quellen stammen können.

#Fazit

In dieser Arbeit haben wir eine Methode untersucht, um automatisch wichtige Textpassagen in rechtlichen Problembeschreibungen zu identifizieren. Durch die Entwicklung und das Testen verschiedener Ansätze wollten wir die inhärente Subjektivität in rechtlichen Kategorisierungsaufgaben angehen.

Durch unsere Experimente haben wir gezeigt, dass die Aggregation von Expertenannotation zu einer besseren Leistung führen kann. Es bleibt jedoch Raum für Verbesserungen, insbesondere in der Handhabung verschiedener Arten von Annotationen und dem Bedarf an zugänglicheren Daten für zukünftige Forschungen.

Indem wir die Methoden zur automatischen Vorhersage von Passagen in diesem Kontext weiterentwickeln, tragen wir zum breiteren Ziel bei, die rechtliche Unterstützung für Personen, die Hilfe suchen, zu verbessern. Unsere Ergebnisse können Organisationen helfen, effektiver Unterstützung für diejenigen zu bieten, die sie benötigen.