Automatic extraction and structure of arguments in legal documents

A argumentação desempenha um papel fundamental na comunicação humana ao formular razões e tirar conclusões. Desenvolveu-se um sistema automático para identificar argumentos jurídicos de forma eficaz em termos de custos a partir da jurisprudência. Usando 42 leis jurídicas do Tribunal Europeu dos Direitos Humanos (ECHR), anotou-se os documentos para estabelecer um conjunto de dados “padrão-ouro”. Foi então desenvolvido e testado um processo composto por 3 etapas para mineração de argumentos. A primeira etapa foi avaliar o melhor conjunto de recursos para identificar automaticamente as frases argumentativas do texto não estruturado. Várias experiencias foram conduzidas dependendo do tipo de características disponíveis no corpus, a fim de determinar qual abordagem que produzia os melhores resultados. No segundo estágio, introduziu-se uma nova abordagem de agrupamento automático (para agrupar frases num argumento legal coerente), através da utilização de dois novos algoritmos: o “Algoritmo de Identificação do Grupo Apropriado”, ACIA e a “Distribuição de orações no agrupamento de Cluster”, DSCA. O trabalho inclui também um sistema de avaliação do algoritmo de agrupamento que permite ajustar o seu desempenho. Na terceira etapa do trabalho, utilizou-se uma abordagem híbrida de técnicas estatísticas e baseadas em regras para categorizar as orações argumentativas. No geral, observa-se que o nível de precisão e utilidade alcançado por essas novas técnicas é viável como base para uma estrutura geral de argumentação e mineração; Abstract: Automatic Extraction and Structure of Arguments in Legal Documents Argumentation plays a cardinal role in human communication when formulating reasons and drawing conclusions. A system to automatically identify legal arguments cost-effectively from case-law was developed. Using 42 legal case-laws from the European Court of Human Rights (ECHR), an annotation was performed to establish a ‘gold-standard’ dataset. Then a three-stage process for argument mining was developed and tested. The first stage aims at evaluating the best set of features for automatically identifying argumentative sentences within unstructured text. Several experiments were conducted, depending upon the type of features available in the corpus, in order to determine which approach yielded the best result. In the second stage, a novel approach to clustering (for grouping sentences automatically into a coherent legal argument) was introduced through the development of two new algorithms: the “Appropriate Cluster Identification Algorithm”,(ACIA) and the “Distribution of Sentence to the Cluster Algorithm” (DSCA). This work also includes a new evaluation system for the clustering algorithm, which helps tuning it for performance. In the third stage, a hybrid approach of statistical and rule-based techniques was used in order to categorize argumentative sentences. Overall, it’s possible to observe that the level of accuracy and usefulness achieve by these new techniques makes it viable as the basis of a general argument-mining framework