LEGANAS: Legal Analyzer and Assistant

Ausgangssituation

Die Erschließung von juristischen Texten erweist sich als große Herausforderung für Rechtsberater. Vor allem bei komplexeren Fällen müssen unterschiedliche Quellen wie Gesetzestexte, Urteile oder Kommentare durchforstet und miteinander verknüpft werden. Die sich ständig ändernde Gesetzeslage erschwert diese Aufgabe zusätzlich, da für ausreichende Rechtssicherheit keine Informationen übersehen werden dürfen.KI-basierte Assistenzfunktionen sollen die Rechtsberater durch automatische Aufbereitung der Texte unterstützen.

Lösungsidee

Aufgrund des stark formellen Sprachcharakters und der hohen Verfügbarkeit eignen sich juristische Texte gut für eine automatische KI-basierte Analyse. Hierbei können Regelwerke eine erste Annäherung zur Erschließung von Inhalten und Sprachstrukturen darstellen. Die so erkannten getaggten Textinhalte kommen wiederum als Trainingsmenge für weiterführende (selbstlernende) KI-Verfahren in Frage, mit deren Hilfe sich die Qualität der Ergebnisse optimieren lässt.

Nutzen

Durch die automatische Aufbereitung von juristischen Texten ist eine beachtliche Zeiteinsparung für Rechtsberater zu erwarten. Gleichermaßen wirken die vormarkierten Inhalte dem Übersehen von Informationen entgegen und sorgen somit für qualitativ bessere Ergebnisse. Dies hat eine erhöhte Rechtssicherheit zur Folge, von der sowohl Berater als auch Kunde profitieren.

Durch die leichte Übertragbarkeit auf andere normierte Texte kann dieser Ansatz generell für alle Unternehmen von Nutzen sein, die mit juristischen Texten zu tun haben.

Umsetzung der KI-Applikation

Viele juristische Texte wie Gesetze, Gesetzeskommentare und Urteilsbegründungen sind in großer Zahl frei verfügbar. Diese gute Ausgangslage bzgl. der Daten kann dazu genutzt werden, ausreichend große Trainings- und Testmengen zu erzeugen und auch zu überprüfen, inwieweit die in Teilbereichen (z.B. Steuergesetzgebung) erzielten Ergebnisse sich in andere Teilbereiche übertragen lassen.

Mithilfe von am Fraunhofer IAO vorhandener und im Rahmen des Quickchecks leicht angepasster KI-Textverarbeitungstools wurden einige Gesetzestexte exemplarisch analysiert und wesentliche Inhalte farblich markiert.

Unter den erkannten Inhalten befanden sich Textentitäten wie:

• Nummern von gesetzlichen Paragraphen, Absätzen, Sätzen usw.
• Signifikante juristische Schlüsselbegriffe
• Sprachliche Konstruktionen wie Negationen oder Implikationen, die z.B. Aufschluss über eine Rechtsfolge geben
• Weitere allgemeine Entitäten wie Geldbeträge oder Datumsangaben