Eine neue Methode zur Bewertung von rechtlichen Zusammenfassungen

Es gibt immer mehr rechtliche Informationen online. Das kann überwältigend sein für Juristen und die Allgemeinheit. Juristische Dokumente sind oft lang und schwer zu lesen, deshalb sind kürzere Zusammenfassungen oft hilfreich. Zusammenfassungen geben einen schnellen Überblick über Fälle und helfen den Lesern zu entscheiden, ob sie das gesamte Dokument lesen wollen. Die Bewertung der Qualität dieser Zusammenfassungen ist entscheidend, aber traditionelle Methoden haben ihre Grenzen.

#Herausforderungen bei der traditionellen Zusammenfassungsbewertung

Die gängigsten Bewertungsmethoden, wie ROUGE-Werte, konzentrieren sich auf Wortübereinstimmung und Grammatik. Sie berücksichtigen nicht den Kontext oder wie gut die Zusammenfassung den Bedürfnissen des Lesers entspricht. Das ist besonders wichtig in rechtlichen Kontexten, wo das Verständnis der argumentativen Struktur entscheidend ist. Juristische Zusammenfassungen sollten die Hauptpunkte klar und genau vermitteln.

#Vorgeschlagene Methode zur Bewertung juristischer Zusammenfassungen

Um diese Herausforderungen anzugehen, wurde eine neue Methode entwickelt, die automatisierte Fragen verwendet. Diese Methode konzentriert sich auf die argumentative Struktur juristischer Zusammenfassungen, die drei wichtige Elemente umfasst:

1. Problem - die rechtliche Frage, die im Fall behandelt wird
2. Begründung - eine Erklärung, warum das Gericht seine Entscheidung getroffen hat
3. Schlussfolgerung - die endgültige Entscheidung des Gerichts zu dem Problem

Die vorgeschlagene Bewertungsmethode hat drei Hauptschritte:

1. Ein Modell generiert Frage-Antwort-Paare basierend auf der Referenzzusammenfassung.
2. Dasselbe Modell beantwortet die Fragen mithilfe der Zusammenfassung, die bewertet wird.
3. Schliesslich vergleicht das Modell die Antworten beider Zusammenfassungen und vergibt Noten basierend darauf, wie ähnlich sie sind.

#Verwandte Arbeiten

Die Verbindung zwischen Frage-Antwort-Systemen und Zusammenfassungen hat in der aktuellen Forschung an Popularität gewonnen. Das Stanford Question Answering Dataset (SQuAD) hat den Standard für diese Art von Forschung gesetzt. Einige Studien zeigen, dass die Bewertung auf Basis von Fragen und Antworten von menschlichen Bewertern den traditionellen Methoden vorgezogen wird.

Neueste Fortschritte bei grossen Sprachmodellen (LLMs) wie GPT-3 und GPT-4 haben es ermöglicht, menschlicher klingenden Text zu erzeugen. Diese Modelle wurden genutzt, um Bewertungsrahmen zu erstellen. Allerdings haben nur wenige Studien Methoden des Frage-Antwort-Systems zur Bewertung juristischer Zusammenfassungen angewendet. Der hier diskutierte Ansatz zielt darauf ab, die rechtliche argumentative Struktur mit automatischen Fragen zu integrieren.

#Experimentelles Design

In dieser Arbeit wurde GPT-4 verwendet, um Frage-Antwort-Paare basierend auf juristischen Zusammenfassungen zu erstellen. Ein spezieller Prompt wurde entworfen, um nicht nur die Fragen, sondern auch die Art der gestellten Fragen zu generieren. Die generierten Fragen wurden dann verwendet, um Antworten basierend auf den von verschiedenen Modellen produzierten Zusammenfassungen vorherzusagen: Longformer Encoder-Decoder (LED), BART und GPT-4.

Sowohl LED als auch BART benötigen Feinabstimmung, um gute Zusammenfassungen zu erzeugen, während GPT-4 sie sofort generieren kann. Ein Datensatz mit kanadischen juristischen Fallzusammenfassungen wurde verwendet, der annotierte Zusammenfassungen mit den entsprechenden vollständigen Fallentscheidungen enthält.

Für die Experimente wurden 90 % der Daten zum Trainieren der Modelle verwendet, während die verbleibenden 10 % für Tests reserviert waren. Um die Kosten zu senken, wurden nur 10 Zusammenfassungen, die von jedem Modell generiert wurden, mithilfe des Frage-Antwort-Ansatzes bewertet.

#Generierung von Frage-Antwort-Paaren

Um Frage-Antwort-Paare zu erstellen, wurde eine Prompt-Vorlage verwendet. Diese Vorlage leitete das Modell an, Fragen basierend auf den annotierten Zusammenfassungen zu generieren. Die Struktur der Fragen folgte dem rechtlichen Argumentationsformat von Problem, Begründung und Schlussfolgerung.

Nachdem die Frage-Antwort-Paare generiert wurden, wurde ein anderer Prompt verwendet, um die Antworten zu bewerten. Das Modell verglich die vorhergesagten Antworten mit den tatsächlichen Antworten, um deren Qualität zu bestimmen. Jede Antwort erhielt eine Note auf einer Skala von 0 bis 10, wobei 0 bedeutete, dass die Antwort nicht gefunden wurde, und 10 anzeigte, dass sie sehr nah an der richtigen Antwort war.

#Ergebnisse und Diskussion

Insgesamt wurden 48 Frage-Antwort-Paare über 10 Fälle generiert. Ein menschlicher Bewerter überprüfte, ob die Fragen relevant und korrekt beantwortet waren. Von den 48 Fragen wurden 42 als ausreichend erachtet, um die notwendigen Informationen zu erfassen. Alle 48 Antworten waren korrekt und beantworteten die Fragen angemessen.

Diese Bewertung deutet darauf hin, dass das Modell kohärente und kontextuell relevante Antworten auf spezifische Arten von juristischen Fragen erzeugen kann. Diese Frage-Antwort-Paare dienten als Standard für den Vergleich bei der Bewertung anderer Zusammenfassungen.

Beim Vergleich der von dem Modell und den menschlichen Bewertern vergebenen Noten wurden verschiedene Korrelationsmasse verwendet. Die Pearson-Korrelation bewertete die lineare Beziehung zwischen den beiden Bewertungsmethoden, während die Spearman-Korrelation die monotone Beziehung überprüfte.

Die Bewertung zeigte, dass die von BART generierten Zusammenfassungen die höchste Korrelation mit der menschlichen Bewertung für die Antworttypen "Problem" hatten. Andererseits hatten die von LED generierten Zusammenfassungen die stärkste Korrelation für die Antworttypen "Begründung", und die GPT-4-Zusammenfassungen waren bei den Schlussfolgerungstypen am besten. Insgesamt stimmten die Modellbewertungen stark mit den Bewertungen der Menschen überein, was darauf hindeutet, dass diese Methode zuverlässig die Qualität von Zusammenfassungen misst.

#Fazit

Die vorgeschlagene Methode des Frage-Antwort-Systems zur Bewertung juristischer Zusammenfassungen hat eine starke Korrelation mit der menschlichen Bewertung gezeigt. Das deutet darauf hin, dass es ein wertvolles Werkzeug zur Bewertung der Qualität von Zusammenfassungen ist. Die Ergebnisse zeigen, dass dieser Ansatz gut mit der Wahrnehmung von Menschen übereinstimmt, wie eine gute Zusammenfassung strukturiert sein sollte.

#Zukünftige Arbeiten

Obwohl diese Arbeit das Fundament gelegt hat, gibt es Verbesserungsmöglichkeiten. Die Leistung von GPT-4 als Bewertungsmassstab hängt stark davon ab, wie die Prompts formuliert sind. Zukünftige Forschungen werden sich darauf konzentrieren, mit verschiedenen Prompts zu experimentieren, um die Leistung weiter zu verbessern.

Darüber hinaus wird die Skalierung der Experimente robustere Vergleichsergebnisse liefern. Es besteht auch ein Bedarf an strengeren Qualitätskontrollen bei der Erstellung von Zusammenfassungen, insbesondere bei langen und komplexen Dokumenten.

Diese Arbeit trägt dazu bei, den Zugang zur Justiz zu verbessern, indem sie juristische Informationen klarer und leichter verständlich für alle macht. Durch die Verbesserung der Qualität juristischer Zusammenfassungen können mehr Menschen wichtige rechtliche Themen verstehen und sich damit auseinandersetzen.