Abstract- [Context] Semantiska juridiska metadata ger information som hjälper till att förstå och tolka innebörden av rättsliga bestämmelser. Sådana metadata är viktiga för en systematisk analys av rättsliga krav. [Mål] Vårt arbete motiveras av två observationer: (1) Den befintliga kravtekniklitteraturen (RE) ger inte en harmoniserad syn på de semantiska metadatatyper som är användbara för juridiska kravanalyser. (2) Automatiserat stöd för utvinning av semantiska juridiska metadata är knappt och utnyttjar inte heller den fulla potentialen för behandling av naturligt språk (NLP). Vårt mål är att vidta åtgärder för att komma till rätta med dessa begränsningar. Vi granskar och sammanjämkar de semantiska rättsliga metadatatyper som föreslås i RE. Därefter genomför vi en kvalitativ studie som syftar till att undersöka hur de identifierade metadatatyperna kan extraheras automatiskt. [Resultat och slutsatser] Vi föreslår (1) en harmoniserad konceptuell modell för de semantiska metadatatyper som är relevanta för juridiska kravanalyser, och (2) automatiserade extraktionsregler för dessa metadatatyper baserade på NLP. Vi utvärderar utvinningsreglerna genom en fallstudie. Våra resultat indikerar att reglerna genererar metadataanteckningar med hög noggrannhet.
Sleimi m.fl. I Ref föreslogs en konceptuell modell för extraktion av semantiska metadata med hjälp av bearbetning av naturligt språk, för att ge en grund för analys av rättsliga krav.
Automated Extraction of Semantic Legal Metadata using Natural Language Processing
{'venue': '2018 IEEE 26th International Requirements Engineering Conference (RE)', 'journal': '2018 IEEE 26th International Requirements Engineering Conference (RE)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}