BFH-Forscher*innen bieten Entlastung für Gerichte

12.11.2021 Die hohe Arbeitsbelastung führt bei vielen juristischen Instanzen zu grossen Verzögerungen. Geeignete prädiktive KI-Modelle können Jurist*innen die Arbeit erleichtern und den Prozess beschleunigen. BFH-Forscher haben jetzt erstmals ein mehrsprachiges Legal Judgment Prediction Benchmark an der renommierten Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP) vorgestellt.

BFH-Forscher*innen unseres Instituts Public Sector Transformation haben erstmals ein mehrsprachiges (deutsch, französisch und italienisch), diachrones (2000-2020) Korpus von 85.000 Fällen des Schweizerischen Bundesgerichts veröffentlicht. Unser Doktorand Joël Niklaus hat diese Studie an der Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP) vorgestellt und beantwortet uns hier die wichtigsten Fragen. 

Was habt ihr untersucht? 

Die Bearbeitung von einigen Fällen dauert zum Teil Jahre bis Jahrzehnte. Mit dem Legal Judgment Prediction Task können Gerichte in ihrer Arbeit unterstützt werden. Dafür haben wir einen multilingualen Benchmark veröffentlicht, angereichert mit wertvollen Metadaten wie Rechtsgebiet, Datum und Ursprungskanton, die dabei helfen, eine Entscheidung schneller zu treffen. Wir evaluierten in der Studie die aktuellen Methoden der Textklassifikation auf diesem Benchmark. 

Was erhofft ihr euch von der Teilnahme der Konferenz in Punta Cana? 

Wir möchten uns mit führenden Wissenschaftler*innen und Praktiker*innen im Bereich Legal Tech im Spezifischen vernetzen und Natural Language Processing (NLP) im Allgemeinen. 

Wie passt das Thema zu den Forschungsthemen des IPST? 

Es ist Teil unserer Forschung, zu untersuchen, wie der öffentliche Sektor das Potential der Digitalisierung besser nutzen kann. Mit NLP bei Gerichtsentscheiden leisten wir insbesondere für den Schweizer Justizbereich einen wichtigen Beitrag zur Grundlagenforschung. Durch die Partnerschaft mit dem Kompetenzzentrum für Public Management und der juristischen Fakultät der Universität Bern, dem Verein eJustice und der Schweizerische Vereinigung der Richterinnen und Richter sowie in Kooperation mit dem Bundesgericht ist auch der Transfer in die Gerichtspraxis gewährleistet. 

Was war besonders spannend bzw. herausfordernd beim Schreiben des Papers? 

Die spezifischen Analysen zur Robustheit der Modelle in verschiedenen Rechtsgebieten oder Ursprungskantonen waren sehr interessant. Die Vorbereitung des Datensets nahm sehr viel Zeit in Anspruch und lieferte ungeahnte technische Schwierigkeiten wie Batch Processing, da aufgrund der Grösse des Datensets nicht alles in den Arbeitsspeicher passte. 

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