Maschinelle Erkennung von Stilrichtlinienverletzungen in Gesetzestexten
Zusammenfassung
Gute Gesetzgebung muss nicht nur inhaltichen Kriterien genügen, sondern auch formelle und sprachliche Anforderungen erfüllen. Eine manuelle Überprüfung der Übereinstimmung von Gesetzestexten mit diesen Anforderungen ist ausgesprochen aufwändig. Das Zentrum für Rechtsetzungslehre untersucht deshalb in Zusammenarbeit mit dem Institut für Computerlinguistik, inwiefern die formelle und sprachliche Überprüfung von Gesetzestexten durch den Computer unterstützt werden können. Ziel ist es, Methoden zu entwickeln, mit denen Verletzungen von bestimmten rechtsetzungsspezifischen Stilrichtlinien maschinell erkannt werden können. Schwerpunkt des Projekts ist die deutschsprachige Gesetzgebung in der Schweiz.
Personen
Dr. Stefan Höfler (Projektleiter)
Dr. Kyoko Sugisaki (Institut für Computerlinguistik)
Prof. em. Dr. Michael Hess (Institut für Computerlinguistik)
Prof. Dr. Felix Uhlmann (Zentrum für Rechtsetzungslehre)
Finanzierung
SNF (Projektförderung), Forschungskredit der Universität Zürich
Projektdauer
März 2011 – Februar 2015
Publikationen
ZORA Publikationsliste
Publikationen
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Supertagging for Domain Adaptation: An Approach with Law Texts The 16th International Conference on Artificial Intelligence and Law, London. https://doi.org/10.1145/3086512.3086543
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Towards Data-Driven Style Checking: An Example for Law Texts In F. Bex & S. Vilata (Eds.), Frontiers in Artificial Intelligence and Applications (No. 294; pp. 93–100). I O S Press. https://doi.org/10.3233/978-1-61499-726-9-93
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Automatic Annotation and Assessment of Syntactic Structures in Law Texts Combining Rule-Based and Statistical Methods (Dissertation, University of Zurich) https://doi.org/10.5167/uzh-126637
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Constructing and exploiting an automatically annotated resource of legislative texts 175–180. http://www.lrec-conf.org/proceedings/lrec2014/index.html
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Qualität der Gesetzgebung - Wünsche an die Empirie In A. Griffel (Ed.), Vom Wert einer guten Gesetzgebung (pp. 171–181). Stämpfli.
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Incremental morphosyntactic disambiguation of nouns in German-language law texts ESSLLI-13 Workshop on Extrinsic Parse Improvement (EPI), Düsseldorf. http://cl.indiana.edu/epi/papers/sugisaki-hoefler.pdf
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Verbal morphosyntactic disambiguation through topological field recognition in German-language law texts In C. Mahlow & M. Piotrowski (Eds.), Systems and Frameworks for Computational Morphology (No. 380; pp. 136–147). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-642-40486-3_8
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Legislative drafting guidelines: How different are they from controlled language rules for technical writing? In T. Kuhn & N. E. Fuchs (Eds.), Controlled Natural Language - Third International Workshop, CNL 2012 (No. 7427; pp. 138–151). Springer Verlag. https://doi.org/10.1007/978-3-642-32612-7_10
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Detecting legal definitions for automated style checking in draft laws (CL-2011.01; Technical Reports in Computational Linguistics). http://www.cl.uzh.ch/research/techreport/TR_2011_01.pdf
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Building corpora for the philological study of Swiss legal texts Journal for Language Technology and Computational Linguistics, 26, 77–89.
