Stärkung von Systemen zur Vorhersage rechtlicher Urteile gegen Angriffe

Die Vorhersage von Gerichtsurteilen ist eine Aufgabe, bei der wir versuchen, das Ergebnis von Gerichtsverfahren basierend auf den Fallbeschreibungen vorherzusagen. Dabei nutzen wir Techniken aus der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um juristische Texte zu analysieren und mögliche Urteile zu liefern. In letzter Zeit hat die Verfügbarkeit grosser Datensätze und fortschrittlicher NLP-Modelle das Interesse an der Entwicklung von Systemen zur Vorhersage juristischer Urteile geweckt. Allerdings müssen diese Systeme stark genug sein, um Angriffe abzuwehren, die sie täuschen oder verwirren könnten.

Die meisten bisherigen Forschungen haben sich auf die Entwicklung von auf neuronalen Netzen basierenden Systemen zur Vorhersage von Gerichtsentscheidungen konzentriert. Es gab jedoch wenig Fokus darauf, diese Systeme gegen Angriffe, die auf ihre Schwächen abzielen, widerstandsfähig zu machen. Unsere Studien haben gezeigt, dass bestehende Modelle leicht angreifbar waren und diese Herausforderungen nicht effektiv bewältigen konnten. In unserer Arbeit schlagen wir einen besseren Weg vor, um diese widerstandsfähigen Systeme zu bauen.

Wir haben Tests mit vier juristischen Datensätzen durchgeführt und festgestellt, dass unser Ansatz die Leistung der Systeme zur Vorhersage juristischer Urteile erheblich verbessert hat, wenn sie mit Angriffen konfrontiert wurden. Soweit wir wissen, sind wir die ersten, die die Robustheit älterer Systeme zur Vorhersage juristischer Urteile verbessert haben.

#Der Bedarf an Systemen zur Vorhersage juristischer Urteile

Juristische Informationen finden sich hauptsächlich in Textform, was die Verarbeitung juristischer Texte zu einem wichtigen Forschungsbereich in der NLP macht. Dazu gehören Aufgaben wie das Klassifizieren von Straftaten, das Vorhersagen von Urteilen und das Zusammenfassen juristischer Dokumente. In Ländern wie Indien, wo Millionen von anhängigen Rechtsfällen existieren, können diese Systeme eine wichtige Rolle spielen. Sie können bei verschiedenen Aufgaben helfen, wie dem Finden relevanter Gesetze, der Bestimmung von Strafen oder dem Verständnis früherer Fälle.

Da die Vorhersage von juristischen Urteilen entscheidend ist, kann selbst ein kleiner Fehler zu unfairen Ergebnissen im Rechtssystem führen. Viele Forscher haben sich darauf konzentriert, Modelle mit NLP-Techniken (wie LSTM und BERT) auf juristischen Datensätzen zu trainieren. Allerdings gab es nur minimale Aufmerksamkeit dafür, wie diese Modelle Angriffe überstehen können, die darauf abzielen, sie zu untergraben.

#Unser Beitrag

1. Wir haben bestehende Modelle getestet, indem wir Angriffe genutzt haben, die darauf ausgelegt waren, sie zu verwirren, nachdem sie auf juristischen Datensätzen feinabgestimmt wurden, und wir haben einen signifikanten Leistungsabfall festgestellt.
2. Wir haben einen Algorithmus vorgeschlagen, um Modelle robuster gegen Angriffe zu trainieren.
3. Wir haben Trainingsmethoden implementiert, die Datenaugmentation mit adversarialem Training kombiniert haben, um das Modell stärker zu machen.

#Frühere Arbeiten zur Vorhersage juristischer Urteile

Frühere Systeme verwendeten einfache Modelle wie Support Vector Machines (SVM) mit grundlegenden Textmerkmalen. Mit den Fortschritten in der Technologie nutzen neuere Methoden jedoch neuronale Netze, die aufgrund der Verfügbarkeit robuster NLP-Modelle wie RNN und BERT im juristischen Bereich gängiger geworden sind.

Verschiedene Forscher haben mit unterschiedlichen Architekturen experimentiert, um juristische Verstösse mithilfe von Datensätzen wie dem Europäischen Gerichtshof für Menschenrechte (EGMR), die juristische Fälle enthalten, vorherzusagen. Legal-BERT ist ein solches Modell, das auf juristischen Dokumenten vortrainiert wurde und speziell für die Vorhersage juristischer Urteile entwickelt wurde.

Um die endgültigen Ergebnisse von Fällen effektiv vorherzusagen, sollten Modelle auf Datensätzen trainiert werden, die einzigartige juristische Begriffe und Situationen enthalten. Das bedeutet, dass die für das Training verwendeten Datensätze spezifische Datensätze enthalten sollten, die auf verschiedene Rechtssysteme zugeschnitten sind, wie SCOTUS für den US-Obersten Gerichtshof und ILDC für den indischen Obersten Gerichtshof.

#Die Bedeutung des adversarialen Trainings

Adversariales Training bezieht sich darauf, Modelle darauf vorzubereiten, Angriffe zu bewältigen, die Eingabedaten manipulieren, um sie zu verwirren. Dieser Ansatz wurde in mehreren NLP-Modellen untersucht, um ihre Robustheit zu verbessern. Durch das Training auf Datensätzen, die Beispiele enthalten, die darauf ausgelegt sind, das Modell hereinzulegen, wird es fähiger, unerwartete Abänderungen seiner Eingabe zu bewältigen.

Wir haben adversariale Angriffe auf bestehende Modelle durchgeführt, um ihre Widerstandsfähigkeit zu testen. Die Ergebnisse zeigten, dass ihre Leistung unter solchen Angriffen erheblich absank. Obwohl wir Datenaugmentation mit Techniken wie Rückübersetzung ausprobiert haben, verbesserten sich die Ergebnisse nicht wesentlich.

Die Fähigkeit, rechtliche Ergebnisse vorherzusagen, ist entscheidend; selbst geringe Änderungen in der Eingabe können die Fairness der Urteile beeinflussen. Daher ist es wichtig, Modelle auf adversariale Eingaben vorzubereiten.

#Problemformulierung

Wenn wir einen juristischen Datensatz mit juristischen Texten und den entsprechenden Labels (Entscheidungen) erhalten, ist unser Ziel, ein Modell zur Vorhersage juristischer Urteile zu erstellen, das das richtige Ergebnis genau vorhersagen kann, selbst wenn der Text absichtlich oder versehentlich verändert wurde.

Wir haben eine Trainingsroutine entwickelt, die drei Methoden umfasst:

1. Feinabstimmung bestehender Modelle.
2. Training mit augmentierten Daten.
3. Adversariales Training durch die Einbeziehung künstlich erzeugter adversarialer Beispiele in den Trainingsprozess.

Nach jeder Trainingsmethode haben wir die Fähigkeit des Modells bewertet, adversarialen Angriffen standzuhalten.

#Feinabstimmung bestehender Modelle

In dieser Phase haben wir Baseline-Modelle wie BERT, Legal-BERT und RoBERTa genommen und sie auf unsere speziellen Aufgaben zur Vorhersage juristischer Urteile zugeschnitten. Bei den meisten Modellen konzentrierten wir uns auf die letzten 512 Tokens jeder Eingabe für das Training, da dies die besten Ergebnisse lieferte. In unserer modifizierten Version von BERT (H-BERT) haben wir längere Texte in kleinere überlappende Teile unterteilt, was half, den vollen Kontext juristischer Dokumente zu erfassen.

Nach der Feinabstimmung stellten wir fest, dass H-BERT in domänenspezifischen Tests konstant besser abschnitt als andere Modelle, da es in der Lage war, vollständige Textbeispiele zu verarbeiten.

#Training durch Datenaugmentation

Bei diesem Trainingsansatz haben wir neue Daten mithilfe von Rückübersetzungstechniken generiert und dann mit vorhandenen Trainingsdaten kombiniert. Diese Methode zielte darauf ab, zusätzliche Trainingsinstanzen zu schaffen, die dem Originaldaten ähnlich sind, jedoch mit leichten Variationen, wodurch das Modell anpassungsfähiger wurde.

Wir nutzten ein Transformer-Modell für die Rückübersetzung, das Texte von Englisch nach Französisch und zurück ins Englische übersetzte. Die resultierenden Daten waren einzigartig und ermöglichten es uns, den Trainingssatz zu diversifizieren.

#Adversariales Training

In unserer Methode des adversarialen Trainings haben wir Beispiele erstellt, die darauf abzielten, die Modelle anhand ursprünglicher juristischer Texte in die Irre zu führen. Durch die Manipulation dieser Texte und die Erzeugung adversarialer Beispiele stellten wir einen vielfältigeren Datensatz zur Verfügung, von dem die Modelle lernen konnten.

Ein wichtiger Teil dieses Prozesses bestand darin, die Bedeutung spezifischer Wörter innerhalb der Texte zu bestimmen. Indem wir identifizierten, welche Wörter den grössten Einfluss auf die Vorhersagen hatten, konnten wir effektivere adversariale Beispiele generieren.

Die Modelle wurden zunächst mit den ursprünglichen juristischen Daten trainiert und anschliessend mit den adversarialen Beispielen weiter trainiert. Die Kombination dieser beiden Trainingsarten zielte darauf ab, die Modelle gegen Angriffe abzusichern.

#Experimente und Ergebnisse

Für unsere Experimente stützten wir uns auf mehrere Datensätze, darunter ECHR, SCOTUS und ILDC, die vielfältige juristische Falldaten enthalten. Die Texte in diesen Datensätzen sind länger als die, die typischerweise von Standardmodellen verarbeitet werden, daher haben wir unseren Ansatz entsprechend angepasst.

Nach der Implementierung der verschiedenen Trainingsmethoden haben wir die Modelle gegen adversariale Beispiele getestet, um ihre Robustheit zu bewerten. Die Ergebnisse zeigten, dass adversarial trainierte Modelle bei diesen Angriffen deutlich besser abschnitten als natürlich trainierte Modelle.

#Fazit und Ausblick

Unsere Forschung hat bestätigt, dass frühere juristische Modelle anfällig für adversariale Angriffe sind, was Risiken bei der Anwendung in realen rechtlichen Situationen mit sich bringt. Wir haben ein neues adversarial robustes Modell vorgeschlagen, das eine verbesserte Leistung gegen solche Angriffe zeigt und vielversprechende Anwendungen zeigt.

Zukünftige Forschungen sollten sich darauf konzentrieren, widerstandsfähige juristische Modelle zu entwickeln, die mit nicht-englischen juristischen Texten arbeiten. Ausserdem könnte die Erforschung von Methoden wie Zero-Shot- und Few-Shot-Lernen wertvoll sein, insbesondere in juristischen Bereichen, in denen Ressourcen begrenzt sind.