Analyse und Synthese von Argumentationsstrukturen durch rechnergestützte Methoden am Beispiel der Rechtswissenschaft

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1 Analyse und Synthese von Argumentationsstrukturen durch rechnergestützte Methoden am Beispiel der Rechtswissenschaft Ass. jur. Iris Speiser Institut für Rechtsinformatik Universität des Saarlandes Dipl.-Wirt.-Inf. (DH) Constantin Houy M.A. Institut für Wirtschaftsinformatik (IWi) im Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) Workshop Politikwissenschaften und die Methoden der ehumanities am in Hamburg Gefördert vom

2 Motivation Argumentation Begründung und Widerlegung von Aussagen zur Überzeugung von Menschen von deren Richtigkeit oder Falschheit --> zentrale Aufgaben der Forschung in allen Wissenschaften, insbesondere in der Rechtswissenschaft Auffinden, Analyse, Synthese von Argumentationsstrukturen --> anspruchsvoller intellektueller Vorgang Elementare Begründungsstruktur 2

3 Motivation Komplexere Begründungsstruktur Gegeben sei eine Norm N1 mit Tatbestand T1 und Rechtsfolge R1. Der Tatbestand bestehe aus zwei konjunktiv verknüpften Tatbestandsmerkmalen M1 und M2. Kontrovers sei die Interpretation des Tatbestandsmerkmals M1. Angenommen sei, dass sich in dieser Kontroverse zwei Interpretationen für M1 gegenüberstehen, nämlich I1(M1) und I2(M1). Für die erste Interpretation I1(M1) werde die These T1PRO(I1(M1)) vorgebracht. Gegen die erste Interpretation werde die These T1CONTRA(I1(M1)) vorgebracht. Gestützt sei die These T1PRO(I1(M1)) auf die Autorität A1, also: A1PRO(T1PRO(I1(M1))), die These T1CONTRA(I1(M1)) auf die Autorität A2, also: A2PRO(T1CONTRA(I1(M1))). Typische Fragestellung: Welche Autorität stützt die These, dass das Tatbestandsmerkmal M1 im Sinne von I1 zu interpretieren ist?. Antwort: A1PRO 3

4 Zielsetzung Wachsende Verfügbarkeit von Rechtsprechungscorpora in elektronischer Form --> Möglichkeiten der Automatisierung Zielsetzung des Projektes ARGUMENTUM --> Erforschung der Potentiale und Grenzen 1. des Auffindens, 2. der Analyse und 3. der Synthese von Argumentationsstrukturen mit rechnergestützten Methoden am Beispiel der Rechtswissenschaft 4

5 Konsortialpartner Partner des Konsortialprojektes Universität des Saarlandes Institut für Rechtsinformatik Lehrstuhl für Bürgerliches Recht, Rechtstheorie und Rechtsinformatik Prof. Dr. Maximilian Herberger Universitätscampus A Saarbrücken Universität des Saarlandes Philosophisches Institut Lehrstuhl für Theoretische Philosophie Prof. Dr. Ulrich Nortmann Universitätscampus C Saarbrücken Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) GmbH Institut für Wirtschaftsinformatik (IWi) Prof. Dr. Peter Loos Universitätscampus D Saarbrücken Europäische EDV-Akademie des Rechtes (EEAR) Geschäftsführung: RAe Alfred Gass, Michael Weller Torstr. 43 a Merzig Gefördert vom 5

6 Zielsetzung 6

7 Textcorpus Dokumente begründete Entscheidungen des Bundesverfassungsgerichts Zeitraum Anzahl über Verfügbarkeit 7

8 Aufbau von Gerichtsentscheidungen Leitsätze Zusammenfassung der Kernaussagen Rubrum Verfahrensbeteiligte Verfahrensgegenstand Tenor Entscheidungssatz Tatbestand Sachverhalt Verfahrenshistorie Entscheidungsgründe Zulässigkeit Begründetheit 8

9 Aufbau von Gerichtsentscheidungen Zusammenfassung der Kernaussagen der Entscheidung keine Begründung Leitsätze 9

10 Aufbau von Gerichtsentscheidungen Aktenzeichen Überschrift ( Im Namen des Volkes ) Bezeichnung der Parteien Bezeichnung des Gerichts Termin der letzten mündlichen Verhandlung Rubrum Einleitung der Entscheidung Bezeichnung des Urteils 10

11 Hauptsacheentscheidung Kosten vorl. Vollstreckbarkeit Keine Begründung Tenor 11

12 Aufbau von Gerichtsentscheidungen Unstreitiger Sachverhalt --> Indikativ Streitiger Parteivortrag --> Konjunktiv Ggf. Verfahrenshistorie Tatbestand 12

13 Aufbau von Gerichtsentscheidungen Entscheidung in formaler Hinsicht (Zulässigkeit) Entscheidung in der Sache (Begründetheit) Entscheidungsgründe Ggf. Begründung der Kostenentscheidung 13

14 Urteilsstil Obersatz Der Antrag ist unzulässig. Definition Ein Antrag, der die Bedingung. nicht erfüllt, ist unzulässig. Subsumtion So liegt der Fall hier. Der Beschwerdeführer hat seinen Antrag mit begründet. Die Begründung des Antrages ist offensichtlich ungeeignet 14

15 Relevante Eentscheidungselemente Leitsätze regelmäßig ohne Begründung Streitiger Sachverhalt einseitige Argumentation der Beteiligten Begründung Argumentation des Gerichts, maßgeblich für die Adressaten 15

16 Vorgehensweise Identifikation der relevanten Dokumentabschnitte Schlüsselwörter Gliederungselemente u. ä. Identifikation von Argumentationsstrukturen Argumentation Mining 16

17 Aktuelle Arbeiten zum State-of-the-Art Systematisches Review relevanter Literatur zu den Themen Computer-supported Argumentation Argumentation Detection Argumentation Analysis Argumentation Synthesis Argumentation Mining --> Entdeckung, Klassifikation und Strukturermittlung in Argumenten 17

18 Argumentation Mining Aktuelle Arbeiten zum State-of-the-Art Funktionsbereich 1: Aufbereitung von Texten Hauptziel dieses Funktionsbereiches ist die grundlegende Entdeckung und Gliederung von Argumentationsstrukturen in vorliegenden Texten. Es gilt dabei, vor allem Grenzen zwischen einzelnen Teilabschnitten einer Argumentation ihrer Funktion nach zu identifizieren und diese so mit Metainformationen anzureichern, dass alle weiteren Operationen, wie Information Retrieval, inhaltliche Analyse oder Synthese von Strukturen möglich werden. Funktionsbereich 2: Information Retrieval Dieser Funktionsbereich beschäftigt sich mit dem Auffinden relevanter Informationen in einer Argumentationsstruktur. Für die Rechtswissenschaft, die das zentrale Untersuchungs- und Anwendungsgebiet des Projektes ARGUMENTUM darstellt, ist es von zentraler Bedeutung, diejenigen Begründungen oder auch Autoritäten zu identifizieren und aufzufinden, die eine bestimmte These unterstützen bzw. auf die im Rahmen einer eigens zu erstellenden Argumentation zurückgegriffen werden kann. Elementare Begründungsstrukturen können in komplexe Strukturen eingebettet sein. Es gilt in diesem Zusammenhang, textuelle Argumentationsstrukturen derart aufzubereiten, dass diese Informationselemente automatisiert identifiziert werden können. Funktionsbereich 3: Analyse In diesem Funktionsbereich können die identifizierten Argumentationsstrukturen weitergehend inhaltlich und auf Konformität mit gängigen Argumentationsschemata analysiert und zur veranschaulichenden Darstellung abgelegt werden. Funktionsbereich 4: Synthese von Argumentationsstrukturen Gegenstand dieses Funktionsbereiches ist eine automatisierte Generierung von Vorschlägen für die Synthese von Argumenten. Auch hier könnte auf Basis der Aufbereitung von Argumentationstrukturen und unter Berücksichtigung weiterer Randbedingungen zu einer Situation passende Argumentationsstrukturen identifiziert und vorgeschlagen werden. 18

19 Aktuelle Arbeiten zum State-of-the-Art Verfahren für die Ermittlung von Argumentationsstrukturen: Regelbasierte Textklassifikationsverfahren --> Schlussfolgern von bestimmten Merkmalen (z. B. Tempus oder Modus von Verben im Text) auf die Funktions des Textabschnittes (Prämisse, Konklusion, Fakten zur Stützung einer Aussage) Statistische Textklassifikationsverfahren --> Korrelationen zwischen auftretenden Merkmalen deuten auf eine ähnliche Funktion von Textabschnitten hin Hybride Verfahren --> Kombination von regelbasierten und statistischen Verfahren Lernende vs. nicht-lernende Verfahren 19

20 Aktuelle Arbeiten zum State-of-the-Art Argumentation-Minining-Ansatz von Mochales und Moens (2011): Erkennung von Argumenten als Klassifizierungsproblem (rhetorische Strukturen, Stichwörter der Argumentation etc.) Repräsentation von Aussagesätzen als Vektoren Vektoren dienen als Eingabe für Klassifizierungsalgorithmen (Naïve Bayes, Maximum Entropy Model, Support Vector Machines) Nutzung kontextfreier Grammatiken als Parsing-Regeln Quelle: R. Mochales und M.-F. Moens (2011), Argumentation Mining. In: Artificial Intelligence and Law 19, S

21 Aktuelle Arbeiten zum State-of-the-Art Quelle: R. Mochales und M.-F. Moens (2011), Argumentation Mining. In: Artificial Intelligence and Law 19, S

22 Aktuelle Arbeiten zum State-of-the-Art Quelle: R. Mochales und M.-F. Moens (2011), Argumentation Mining. In: Artificial Intelligence and Law 19, S

23 Aktuelle Arbeiten zum State-of-the-Art Quelle: R. Mochales und M.-F. Moens (2011), Argumentation Mining. In: Artificial Intelligence and Law 19, S

24 Zielsetzungen und nächste Schritte Prototypische Implementierung von Argumentation-Mining- Verfahren und Aufbau von Erfahrung mit geeigneten Merkmalsvektordefinitionen bzw. Regeln im Bereich der Argumentation (Performanz) Definition eines spezifischen Argumentationsmodell zur Abbildung gängiger relevanter Strukturen zu den Urteilen des Bundesverfassungsgerichts -- Entwicklung geeigneter Regeln und Merkmalsvektordefinitionen (deutsche Sprache) Dokumentation und Berücksichtigung der Anforderungen bzgl. Auffinden, Analyse und Synthese von Informationen in Argumentationsstrukturen Identifikation und Dokumentation von Potentialen und Grenzen der Ansätze 24

25 Potentiale und Grenzen Argumentation Mining als Grundlage für die Aufbereitung der Urteilstexte + Erhebliche Beschleunigung des Auffindens relevanter Informationen für Rechtswissenschaftler sowie für die Rechtssprechungspraxis + Handhabung einer größeren Menge zugrundeliegender Quellen für Argumentationen wird vereinfacht - Selbst gut trainierte Systeme identifizieren i. d. R. nicht alle Elemente einer Argumentationsstrukturen - Wie geht man mit Gesetzesänderungen im Zeitverlauf um? 25

26 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! 26

27 Aktuelle Arbeiten zum State-of-the-Art Werkzeuge im Kontext Computer-supported Argumentation ArguMed ARGUNAUT Belvedere Carneades Convince me Epsilon Group Leader Tutor Hermes LARGO Pedabot Zeno Webseite / Download n/a n/a n/a (Studien) Siehe Literaturangabe 27