Rechtliche Zusammenfassungen erstellen und bewerten

In diesem Artikel reden wir darüber, wie rechtliche Zusammenfassungen erstellt und bewertet werden. Rechtliche Zusammenfassungen sind wichtig, weil sie eine klare und prägnante Beschreibung von Rechtfällen liefern. Wir konzentrieren uns auf die Muster, die zur Erstellung dieser Zusammenfassungen verwendet werden, wie Modelle trainiert werden, um sie zu generieren, und die Effektivität verschiedener Ansätze.

#Zusammenfassungsmuster

Rechtliche Zusammenfassungen folgen oft bestimmten Mustern. In unserer Analyse haben wir 1.049 Testzusammenfassungen betrachtet. Das häufigste Muster war das Format Problem - Schlussfolgerung - Begründung. Das bedeutet, dass Zusammenfassungen normalerweise damit beginnen, das Problem zu benennen, gefolgt von der Schlussfolgerung und dann der Begründung für die Entscheidung. Ein kleinerer Teil der Zusammenfassungen (ca. 3,6%) verwendete eine andere Reihenfolge und nannte die Schlussfolgerung vor der Begründung.

Unsere Studie fand 54 verschiedene Muster zur Zusammenfassung von Rechtsdokumenten. Diese Muster zeigen, dass rechtliche Experten unterschiedliche Ansätze haben, wie sie ihre Zusammenfassungen strukturieren. Diese Vielfalt verdeutlicht die Notwendigkeit, darüber nachzudenken, wie die Struktur eine Rolle bei der Erstellung von Zusammenfassungen in rechtlichen Kontexten spielt.

#Modelltraining

Um besser zu verstehen, wie diese Zusammenfassungen erstellt werden, haben wir mehrere Modelle mit leistungsstarken Grafikkarten (GPUs) trainiert. Wir haben einen speziellen Modelltyp namens BART verwendet, der sich gut für die Zusammenfassung eignet. Die Modelle wurden mit einer konstanten Lernrate trainiert und durchliefen mehrere Trainingsschritte, wobei sie sich je nach Leistung anpassten.

Wir haben auch Grenzen für die Länge der von den Modellen generierten Zusammenfassungen festgelegt. Zum Beispiel haben wir eine maximale Länge von 256 Token festgelegt und die Leistung verschiedener Modelle unter diesen Bedingungen getestet. Diese Schritte halfen sicherzustellen, dass die generierten Zusammenfassungen sowohl kohärent als auch relevant waren.

#Klassifizierung von Zusammenfassungen

Neben der Generierung von Zusammenfassungen konzentrierten wir uns auch darauf, Sätze innerhalb dieser Zusammenfassungen zu klassifizieren. Wir verwendeten eine feinabgestimmte Version eines Modells namens legalBERT. Dieses Modell konnte verschiedene Teile der Zusammenfassungen anhand eines vierstufigen Klassifizierungssystems identifizieren. Wir trainierten dieses Modell mit einer Vielzahl von rechtlichen Zusammenfassungen, um ein robustes Verständnis dafür zu gewährleisten, wie Sätze im rechtlichen Kontext funktionieren.

Wir teilten unseren Datensatz in Trainings-, Validierungs- und Testteile auf, um die Leistung des Modells genau zu messen. Der Klassifizierer erzielte eine gute Punktzahl, was darauf hinweist, dass er die Hauptbestandteile rechtlicher Zusammenfassungen effektiv identifizieren konnte.

#SentBS-Ansatz

Der SentBS-Ansatz war eine weitere Methode, die wir zur Erstellung rechtlicher Zusammenfassungen untersucht haben. Diese Methode wurde ursprünglich mit einem grösseren Modell namens BART-large implementiert und erforderte eine leistungsstarke GPU. Unser Ziel war es, diese Methode mit einem anderen Backbone-Modell zu implementieren und dabei den gleichen Bewertungsrahmen beizubehalten.

Wir hatten einige Einschränkungen mit unserer Hardware, also passten wir unseren Ansatz an, um auf verfügbaren GPUs zu arbeiten. Danach testeten wir verschiedene Einstellungen, um sicherzustellen, dass die Modelle genaue Zusammenfassungen generierten. Unsere Anpassungen ermöglichten es uns, die Ergebnisse von SentBS mit den Modellen zu vergleichen, die wir entwickelt hatten.

#Bewertung der strukturellen Ähnlichkeit

Um zu bewerten, wie eng die generierten Zusammenfassungen dem gewünschten Format entsprachen, entwickelten wir eine Methode zur Messung der strukturellen Ähnlichkeit. Diese Metrik verglich die generierten Zusammenfassungen mit idealen Zusammenfassungen. Wir verwendeten einen Ansatz, der die Unterschiede zwischen den beiden Zusammenfassungen berechnete, um die Ähnlichkeit zu beurteilen.

Die Ergebnisse zeigten, dass Modelle Zusammenfassungen erzeugen konnten, die gut mit den angestrebten Strukturen übereinstimmten. Es gab jedoch auch Fälle, in denen das Klassifizierungsmodell falsche Vorhersagen treffen konnte. Um dem entgegenzuwirken, verwendeten wir menschlich verfasste Zusammenfassungen als Benchmark, um die oberen Grenzen der Ähnlichkeitsscores zu schätzen.

#Längenkontrolle in Zusammenfassungen

Wir haben untersucht, wie die Kontrolle über die Länge von Zusammenfassungen die endgültigen Ergebnisse beeinflusst. Wir fanden heraus, dass es eine Korrelation zwischen der Länge der generierten Zusammenfassungen und deren Qualität gab. Zum Beispiel führte das Festlegen einer festen maximalen Länge oft zu einer geringeren Leistung bei der Erstellung längerer Zusammenfassungen, was darauf hindeutet, dass es für Modelle schwierig sein könnte, innerhalb strenger Grenzen vollständige Informationen bereitzustellen.

Wir haben auch getestet, wie Mindestlängenbeschränkungen die Qualität der Zusammenfassungen beeinflussten. Durch die Anpassung dieser Parameter beobachteten wir, dass es zu besseren Ergebnissen führte, wenn den Modellen eine längere Länge zur Verfügung gestellt wurde. Dies deutete darauf hin, dass mehr Flexibilität im Erstellungsprozess zu reichhaltigeren und detaillierteren Zusammenfassungen führte.

#ROUGE-Scores

Eine der Methoden, mit denen wir unsere Modelle bewertet haben, waren ROUGE-Scores. Diese Scores messen, wie gut die generierten Zusammenfassungen mit Referenzzusammenfassungen übereinstimmen, die ideale Darstellungen der Informationen sind.

Bei der Analyse unserer Ergebnisse bemerkten wir Verbesserungen bei den Rückrufwerten, als wir strukturelle Informationen in unsere Modelle integrierten. Es wurde jedoch auch ein leichter Rückgang der Präzision beobachtet. Dies deutete auf einen Kompromiss hin, bei dem längere und strukturiert ausgegebene Ergebnisse manchmal mehr Fehler enthielten, was in einigen Fällen zu einer geringeren Qualität führte.

#Menschliche Bewertung

Um die Qualität der generierten Zusammenfassungen weiter zu bewerten, führten wir Bewertungen mit Rechtsexperten durch. Diese Experten überprüften und verglichen die Ausgaben verschiedener Modelle mit Referenzzusammenfassungen. Sie gaben Feedback zur Genauigkeit und Kohärenz jeder Zusammenfassung, wobei der Fokus darauf lag, wie gut sie wesentliche Bestandteile wie das Problem, die Begründung und die Schlussfolgerung erfassten.

Wir sammelten Einblicke von drei Rechtsexperten, die eine Vielzahl von generierten Zusammenfassungen bewerteten. Ihre Bewertungen halfen uns zu verstehen, wie gut verschiedene Modelle abschnitten und wo Verbesserungen möglich waren. Dieser Schritt war entscheidend, um sicherzustellen, dass unsere Modelle mit den realen Kommunikationspraktiken im Recht übereinstimmten.

#Fazit

Die Erstellung und Bewertung rechtlicher Zusammenfassungen sind komplexe Prozesse, die auf einer Vielzahl von Methoden und Modellen basieren. Durch die Analyse von Mustern in Zusammenfassungen und das Training von Modellen zur Generierung und Klassifizierung von Inhalten gewinnen wir tiefere Einblicke, wie rechtliche Informationen effektiv kommuniziert werden können.

Unsere Ergebnisse zeigen die Bedeutung von Struktur und Längenkontrolle bei der Erstellung hochwertiger Zusammenfassungen. Durch verschiedene Bewertungen, einschliesslich ROUGE-Scores und Expertenbeurteilungen, haben wir die Effektivität unterschiedlicher Ansätze hervorgehoben. Letztendlich tragen diese Bemühungen dazu bei, die Klarheit und Kohärenz rechtlicher Dokumente zu verbessern, was sowohl Rechtsexperten als auch der Öffentlichkeit zugutekommt.

Die Verbesserung rechtlicher Zusammenfassungen ist eine ständige Aufgabe, die eine kontinuierliche Verfeinerung der Techniken und Modelle erfordert. Während wir vorankommen, wird es wichtig sein, weitere Wege zur Verbesserung der Erstellung und Bewertung rechtlicher Zusammenfassungen zu erkunden, um sicherzustellen, dass sie den hohen Standards entsprechen, die in rechtlichen Kontexten erforderlich sind.