Der Beitrag enthält eine Beschreibung des Systems JUDO-DS (Analyse juristischer Texte aus dem Bereich Datenschutz) sowie seiner linguistischen Grundlagen und der Anwendungsmöglichkeiten (mit zahlreichen Abbildungen und Beispielen)

Zimmermann, Harald H.

Universaar

Das Projekt "JUDO-DS" : juristische Dokumentanalyse im Bereich Datenschutz

Scientific publications of the Saarland University

 Das Inforum Nr. 11, August 1981  Harald Zimmermann Das Projekt JUDO-DS   'Juristische Dokumentanalyse' im Bereich Datenschutz' (JUDO-DS) Gefördert vom Bundesminister für Forschung and Technologie unter dem Kennzeichen PT 131.08    Gliederung:  0. Übersicht 1. Das System JUDO 2. Linguistische Grundlagen  3. Anwendungsmöglichkeiten  4. Literatur 5. Abbildungen     0. Übersicht  Förderung:  BMFT Projektträger: GID   Förderungszeitraum:  01.07.77 - 31.12.79 (JUDO-Grundlagensystem) (FKZ: PT 131.04) 01.01.80 - 31.12.81 (JUDO-DS; Anw. Datenschutz)  Personalausstattung:  8 wiss. Mitarbeiter, 5 stud. Hilfskräfte  Adresse:  Universität des Saarlandes  Prof. Dr. Harald H. Zimmermann  5.5 Informationswissenschaft 6600 Saarbrücken 11 Tel. (0681) 302-3537  Projektmitarbeiter:  F.W. Felzmann, U. Hahl, D. Hai, Th. Klein, W. Kopelent, E. Kroupa,  N. Lang, M. Line, G. Tham, D. Viets, Th. Wagner, H. Werner M. Werner, H. Whippey, H.H. Zimmermann  Zielsetzung:  Modellentwicklung eines Software-Systems zur computergestützten Indexierung am Beispiel der Analyse JUristischer Dokumente (JUDO) unter Anwendung im Bereich Datenschutz (JUDO-DS)   1. Das System JUDO  JUDO umfasst die Modellentwicklung eines Software-Systems zur computergestützten Indexie-rung auf linguistischer Grundlage am Beispiel juristischer Dokumente, v.a. zum Datenschutzrecht (Abb. 1). Unter Indexierung wird hier die Ermittlung und Darstellung von in einem Dokument vorhandenen sinntragenden Wörtern verstanden, die das jeweilige Dokument inhaltlich beschrei-ben. Zu lösende Aufgaben sind dabei u.a. • die Ermittlung der korrekten Grundform (FAELLE --- FALL/FAELLEN) • die Vereindeutigung von mehrdeutigen Wörtern (ANLAGE --- (1) Computer, (2) Schrift-stück ...) • die Ermittlung mehrwortiger (Fach-) Begriffe (JURISTISCHE PERSON) • die Verknüpfung von Begriffen bei der Indexierung (Präkoordination) (ÄNDERUNG K LÖSCHUNG) • die sinnvolle Zerlegung von Komposita (Datenschutzrecht --- Recht, Datenschutz; Zweigniederlassung --- Niederlassung (nicht aber: Zweig)).  Im Rahmen des Projekts wird die Frage der (automatischen) Selektion von Begriffen (oder der Gewichtung) bezüglich der Relevanz für ein Dokument gegenwärtig nicht behandelt.  Wesentliche Merkmale des Verfahrens sind:   • Einsatz linguistischer Verfahren Durch die Verwendung der Saarbrücker Automatischen Text-Analyse (SATAN) werden die zu verarbeitenden Texte einer morphologischen, syntaktischen und ansatzweise einer semantischen Analyse unterzogen, die über eine kontextunabhängige Einzelwortanalyse hinausgeht und eine Strukturbeschreibung der Texteinheit 'Satz' liefert. Die Ergebnisse ei-ner derartigen Analyse erlauben u.a.:  o eine automatische Bereitstellung von Textwörtern (Substantive, Verben, Adjekti-ve), die auf ihre Grundform zurückgeführt sind, als Einfache Deskriptoren (Abb.2), o eine automatische Bereitstellung von Komplexen Deskriptoren. Dabei handelt es sich um die Kombination von im Text belegten Einzeldeskriptoren, die in be-stimmten syntaktischen Relationen zueinander stehen (Abb. 2).  • Fachgebietsorientierte Deskribierung von Dokumenten unter Verwendung von Wörterbü-chern  In der Entwicklungsphase orientiert sich JUDO am Datenschutzrecht. Als Texte sollen in Aus-wahl Gesetze, Judikate, Berichte, Fachlexika, Kommentare, Zeitungsartikel und sonstige Mel-dungen verarbeitet werden. Diese Texte sind in Dokumente zerlegt (bei Gesetzen z.B. die Para-graphen).  Zur Ermittlung der Deskriptoren werden (fachtextspezifische) Lexika aufgebaut. Diese Lexika enthalten unter anderem das für das Fachgebiet typische Wortmaterial, etwa auch mehrwortige Begriffe, die speziell auf dem Gebiet Datenschutz von Bedeutung sind (Bsp.: RECHT AUF AUSKUNFT; PERSONENBEZOGENE DATEN).  • Thesauruserstellung, -erweiterung und -pflege  Eine weitere Hilfe zur inhaltlichen Erschließung eines Dokumentes stellt der fachspezifische Thesaurus dar. Semantische Relationen zwischen den Deskriptoren sollen - zuschaltbar vom je-weiligen Benutzer des Systems - bei der Abfrage eine 'Anpassung' zwischen dem Vokabular des Anfragenden und den auf die Dokumente verweisenden Deskriptoren ermöglichen (Abb.4).  • Einbringung der Ergebnisse in ein Retrievalsystem  Die Daten (Wörterbücher, Analyseergebnisse, Thesaurusinformationen) werden auf einer Schnittstelle ausserhalb eines konkreten Anwendungssystems aufbewahrt und gepflegt. Sie kön-nen im Prinzip - durch Implementierung verschiedener Anpassungssoftware - in beliebige Infor-mationssysteme überführt werden.  Die Indexierungsergebnisse des Systems JUDO werden im Rahmen des Projekts JUDO-DS in eine mit dem System GOLEM erstellte Informationsbank eingebracht. Die äußere Form eines Dokuments, insbesondere die aspektgebundene Deskribierung, orientiert sich dabei weitgehend an den JURIS-Konventionen.  • Natürlichsprachige Problembeschreibung  Im Rahmen des Systems JUDO wurde ein Verfahren entwickelt, das es dem Benutzer erlaubt, sich aus einer von ihm formulierten natürlichsprachigen Problembeschreibung automatisch De-skriptoren ermitteln zu lassen, die dann beim Retrieval benutzt werden können. Dieses Vorgehen soll den Benutzer bei der Erstellung systemkonformer Deskriptoren unterstützen (also bei der Verwendung der Grundformen, insbesondere aber bei der Erstellung der Komplexen Deskripto-ren (Abb. 4)). Diese Systemvariante ist gegenwärtig nur auf dem Entwicklungsrechner von JUDO (Telefunken TR 440) verfügbar, eine Migration auf Siemens (7.760) soll noch im Laufe von 1981 - in Zusammenarbeit mit dem SFB 100 Elektronische Sprachforschung an der Universi-tät des Saarlandes - erfolgen.   2. Linguistische Grundlagen  Die Qualität der Indexierungsergebnisse ist entscheidend für die Akzeptanz eines Dokumentati-onssystems. Ausgehend von der Annahme, dass linguistische Verfahrensweisen  • die Indexierungsergebnisse verbessern (vgl. die Erstellung Komplexer Deskriptoren sowie die Ermittlung mehrwortiger Begriffe) und • den Retrievalvorgang für den Benutzer komfortabler gestalten (vgl. die natürlichsprachige Problembeschreibung),  sind die Entwicklung und Implementierung linguistischer Methoden die zentrale Aufgabenstel-lung des Projekts JUDO. Im folgenden sollen kurz zwei Schwerpunkte der Arbeit umrissen werden:  • Semantische Disambiguierung  Für das Ziel, im Rahmen von JUDO bei der Dokumentindexierung semantisch eindeutige De-skriptoren (z.B. PROZESS im Sinne von "Gerichtsverfahren") zur Verfügung zu stellen, werden u.a. drei Verfahren erprobt:  a) Semantische Disambiguierung im Rahmen der Satzanalyse  Die Saarbrücker Automatische Textanalyse - entwickelt vom SFB 100 - stellt ein Verfahren zur Auflösung von Mehrdeutigkeiten zur Verfügung. Erste Auswertungen dieses (noch im Aufbau befindlichen) Programmteils haben gezeigt, dass bisher etwa die Hälfte der (im Text) belegten mehrdeutigen Wörter aufgrund des Satzkontexts erfolgreich vereindeutigt werden.  b) Wahrscheinlichkeitsorientierte Vereindeutigung  Unter Verwendung einer fachgebietsorientierten Angabe, die die Wahrscheinlichkeit widerspie-gelt, mit der (hier aus fachlich-juristischer Sicht) das Vorkommen der einzelnen Bedeutungen (Bedeutungsvarianten) eines mehrdeutigen Wortes in einem bestimmten Fachgebiet zu erwarten ist, werden niedrig gewichtete Bedeutungsvarianten ausgeschlossen und so eine Vereindeutigung bzw. eine Reduktion möglicher Bedeutungen erreicht. (Diese Markierung muss natürlich von Fachgebiet zu Fachgebiet ggf. neu festgelegt - u.U. auch empirisch ermittelt - werden.)  c) Lexikalische und satzübergreifende Vereindeutigungen  Zu einer ergänzenden Methode, bei der im Prinzip alle zur Verfügung stehenden Informationen (Fachgebietszugehörigkeit, semantische Begriffsbeziehungen im Thesaurus, Kompositazerlegung und der Kontext ausserhalb eines Satzes) einbezogen werden, liegen erste Lösungsansätze vor.  • Syntaktisch verschiedene (Satz-)Strukturen mit gleichem Informationsgehalt (Paraphra-sen)  Gleiche Informationen können in verschiedenen (syntaktischen) Strukturen wiedergegeben sein. Ein Mensch ist normalerweise in der Lage, syntaktischen Varianten ein- und denselben Informa-tionsgehalt zuzuordnen. Innerhalb eines computergestützten Informationssystems stellt sich die Aufgabe, oberflächensyntaktisch unterschiedliche Strukturen als "informationsgleich" zu erken-nen, zusammenzuführen und für den Retrievalvorgang nutzbar zu machen.  Beispiele: Das Syntagma ÜBERMITTLUNG VON DATEN AN DRITTE bildet denselben / ähnli-chen Informationsgehalt ab wie die verbhaltige Paraphrase DATEN AN DRITTE ÜBERMITTELN.  Das Kompositum DATENSPEICHERUNG hat (im jetzigen Textbestand) Belegstellen für Strukturen der Art: "Daten werden gespeichert"; "gespeicherte Daten"; "Daten speichern"; "Speicherung von Daten"; "Speicherung der Daten".  Im Rahmen des linguistischen F&E-Teils des Forschungsprojekts sollen für diese Probleme Lö-sungen (algorithmisch) entwickelt und so weit wie möglich erprobt werden.  3. Anwendungsmöglichkeiten  Das System ist für Pilotanwendungen für deutschsprachige Texte verfügbar. Gegenwärtig wird das Basissystem SATAN/ SUSY durch den SFB 100 auf eine Siemens-Anlage migriert (z.Zt. TR 440). Im Rahmen von JUDO sind eine Reihe von konkreten Anwendungen geplant, zu denen Pilotpartner gesucht werden:  • JUDO-DS-SERVICE Aufbau eines Dokumentationssystems zum Bereich Datenschutz (Wunschpartner: JURIS (Da-tenbank) und Verlage (SDI-Dienste))  • JUDO-MULTILINGUAL Mehrsprachiges Retrieval unter Integration fremdsprachiger Synonyme in den Thesaurus (Wunschpartner: EG bzw. ein FIZ)  • JUDO-IRS Integration von JUDO in ein bestehendes IRS (GOLEM oder DIRS-GRIPS) unter Realisierung einer natürlichsprachigen "Anfrage"-Komponente - genauer: eines Bausteins zur Extraktion von systemrelevanten (semantisch vereindeutigten) Begriffen aus einer natürlichsprachigen Problem-beschreibung, ggf. auch unter Aufbau eines entsprechend abgestimmten automatischen Retrieval-verfahrens (Wunschpartner: DIMDI und/oder Siemens)  • JUDO-REGISTER Anwendung von JUDO (insbesondere der Registerfunktionen) zum Aufbau von (lemmatisierten) Registern zu (deutschsprachigen) Texten (Wunschpartner: Verlage)  • JUDO-DB Aufbau von fachgebietsunabhängigen Text-Datenbanken bzw. Informationssystemen ohne Ver-wendung (bzw. unter Einschränkung) des Thesaurus-Teils. Hierbei wird eine gewisse Ungenau-igkeit der Ergebnisse (z.B. im Bereich der semantischen Vereindeutigung) in Kauf genommen, der Pflegeaufwand reduziert sich dementsprechend. Diese Variante - wenn man so will eine Va-riation von Verfahren wie PASSAT - eignet sich v.a. zur Verarbeitung grosser Textmengen im Medienbereich (Wunschpartner: ein PresseVerlag).  Technische Daten zum System:  Die "Saarbrücker Automatische Textanalyse" (SATAN) und das Anwendungssystem JUDO sind auf einer TelefunkenRechenanlage TR 440 implementiert. Eine Migration auf einen Rechner Siemens 7.760 (BS 2000) ist in Entwicklung.  Kernspeicherbedarf TR 440: 60 K Worte Analysezeit je Satz eines Textes: ca. 10 CPU-Sekunden (TR 440) einschl. der JUDO-Aufberei-tung, jedoch ohne Umsetzung in (GOLEM-)-IRS. Grundwortschatz SATAN: z.Zt.: rd. 100.000 Wortstämme Ergänzungswortschatz JUDO im Bereich Datenschutz (Wörter, die fachgebietsspezifisch aufbe-reitet bzw. ergänzt werden): ca. 5 - 10.000.  4. Literatur (Auszug)  Werner, H.:  Die Anwendungsseite von JUDO (Vortrag, gehalten bei der 6. Sitzung des LDV-Beirats der GID am 22.06.1979 in Regensburg) Regensburg, Juni 1979 Zimmermann, H.:  Automatische Textanalyse und Indexierung. In: Krallmann, D. (ed.): Kol-loquium zur Lage der Linguistischen Datenverarbeitung, Essen, 1978, S. 20-33 Zimmermann, H.:  Strategien zur Texterschließung und -retrieval in der maschinellen Doku-mentation. Regensburg, Oktober 1979 Zimmermann, H.:  Ansätze einer realistischen automatischen Indexierung unter Verwendung linguistischer Verfahren. In: Kuhlen, R. (ed.): Datenbasen, Datenbanken, Netzwerke. München, 1979, S. 311-338 Zimmermann, H.:  Introduction to the experimental System JUDO. Tokyo, Sept. 1980 (COLING 80) Zimmermann, H.:  Bürgernahe Informationsvermittlung am Beispiel des Modellsystems 'Juris-tische Dokumentanalyse im Bereich Datenschutz' (JUDO-DS). In: Informa-tionssysteme für die 80er Jahre. Fachtagung 1980. Linz, 1980, Bd. 1, S. 143-170   5. Abbildungen  Abb. 1 Komponenten des JUDO-Systems:      Begriffserklärungen:  SATAN: Saarbrücker Automatische Text-Analyse SADAW: Saarbrücker Deutsches Arbeits-Wörterbuch (Syntax-WB) DEUSEM: Deutsches Semantik-Wörterbuch (Semantische Disambiguierungsregeln)  IUZDAT: Identifikations- und Zerlegungs-Daten (Types) KOMPZER: Komposita-Zerlegungen FEWEZER: Feste-Wendungen-Zerlegungen INFO:  Informationsdaten zu Homonymen und Homographen RELDAT: Relationen-Daten(Thesaurus) DESBAS: Deskriptoren-Basis-Daten RELBAS: Relationen-Basis-Daten DAE:  Deutsche (Syntaktische) Analyse-Ergebnisse DSE:  Deutsche Semantische (Analyse-)Ergebnisse DUMS: Daten-Umsetzungs-System (für konkrete Retrieval-Systeme) IRS:  Informations-Retrieval-System NATURA: Analyse Natürlichsprachiger Anfragen DEVIL: Deskriptor-Erstellungs-Verfahren mittels  Identifikations- und Zerlegungs-Informationen und Linguistischer Verfahren   Abb. 2: JUDO-Deskriptoren:  "Die Vorschriften dieses Abschnittes gelten fuer natuerliche und juristische Personen, Gesell-schaften und andere Personenvereinigungen des privaten Rechts, soweit sie geschuetzte perso-nenbezogene Daten als Hilfsmittel fuer die Erfuellung ihrer Geschaeftszwecke oder Ziele verar-beiten." (§ 22 BDSG)  Folgende Deskriptoren werden für diesen Satz erstellt:   Einfache Deskriptoren  VORSCHRIFT   RECHT ABSCHNITT    SCHUETZEN GELTEN    PERSONENBEZOGEN NATUERLICH   DATUM JURISTISCH    HILFSMITTEL PERSON    ERFUELLUNG GESELLSCHAFT   GESCHAEFTSZWECK ANDER    ZIEL PERSONENVEREINIGUNG VERARBEITEN  PRIVAT   Komplexe Deskriptoren  VORSCHRIFT    G ABSCHNITT PERSON     K GESELLSCHAFT  GESELLSCHAFT    K PERSON PERSON     K PERSONENVEREINIGUNG  PERSONENVEREINIGUNG  K PERSON  GESELLSCHAFT    K PERSONENVEREINIGUNG  PERSONENVEREINIGUNG  K GESELLSCHAFT GESELLSCHAFT    G RECHT  HILFSMITTEL    P ERFUELLUNG  ERFUELLUNG    G GESCHAEFTSZWECK  GESCHAEFTSZWECK   K ZIEL  ERFUELLUNG    G ZIEL G =  die Einzelwörter der Relation stehen in der Beziehung GENITIV K =  die Einzelwörter der Relation stehen in der Beziehung KONJUNKTION P =  die Einzelwörter der Relation stehen in der Beziehung PRÄPOSITION  Komposita und ihre Zerlegungen:  PERSONENVEREINIGUNG: PERSON  VEREINIGUNG HILFSMITTEL:   HILFE  MITTEL GESCHAEFTSZWECK:  GESCHAEFT  ZWECK  Feste Wendungen:  JURISTISCHE PERSON NATUERLICHE PERSON PERSONENVEREINIGUNG DES PRIVATEN RECHTS PERSONENBEZOGENE DATEN GESCHUETZTE PERSONENBEZOGENE DATEN  Vereindeutigte Deskriptoren (vgl. Abb.3):  DATUM1  (im Sinne von 'Information') GELTEN1  (im Sinne von 'gültig sein') NATUERLICH2 (im Sinne von 'existierend')  Abb. 3: Ausschnitt aus der Datei 'INFO'  L S   DATUM 01 9 Information: personenbezogene Daten 02 0 Zeitpunkt: das Datum des nächsten Tages  L V   GELTEN 01 5 gültig sein: Diese Bestimmung gilt für alle. 02 2 bestimmt sein: Der Vorwurf gilt Max. 03 4 angesehen werden: Max gilt als der wichtigste Mitarbeiter.  L  NATUERLICH 01 U 6 adv: selbstverständlich: Max steht natürlich zur Verfügung. 02 A  4 real existierend: natürliche Person (versus juristische Person)  (L= Lemmaname S= Substantiv V= Verb U= Adverb A= Adjektiv)  01, 02, ... = Zählung der Bedeutungsvarianten ("Bedeutungsnummern")  Zahlen 1 - 9 = 'Gewichtungsmarkierung', die die Vorkommenswahrscheinlichkeit der betref-fenden Bedeutungsvariante im bearbeiteten Fachtext signalisiert).  Abb. 4 Übersicht über die Thesaurusrelationen:  Anzahl    Kürzel  Bezeichung  Kurzcharakterisierung Beispiele Paare(*)  % d.Rel. der Relation  (A für Ausgangsbegriff) (9282=100%)       B für Relatum)  2646 28.5 ASS Assoziation mit  A ist frei assoziiert zu B AUSKUNFT ASS 90 Gewichtung (10-90)    AUSKUNFTSERTEILUNG 83 0,9 IUS Regelung-Regelungs-  A ist Regelung zu B AUSKUNFTSPFLICHT IUS    Gegenstand      AUSKUNFT1   83 0,9 REG Regelungsgegenstand A ist Regelungsgegenstand AUSKUNFT1 REG    Regelung  zu B    AUSKUNFTSPFLICHT 244 2,6 GAN Ganzes/Teil  A enthält B   DATENSICHERUNG GAN           AUFTRAGSKONTROLLE 244 2,6 TEI Teil/Ganzes  A ist Teil von B  AUFTRAGSKONTROLLE TEI          DATENSICHERUNG 524 5,7 OBR Oberbegriff  A ist Oberbegriff zu B DATENVERARBEITUNG OBR          AUTOMATISCHE DATENVERARBEITUNG 524 5,7 UNT Unterbegriff  A ist Unterbegriff zu B AUTOMATISCHE  DATENVERARBEITUNG  UNT DATENVERARBEITUNG 336 3.6 NEB Nebenbegriff  A ist Nebenbegriff zu B BENUTZERKONTROLLE NEB          SPEICHERKONTROLLE 436 4,6 GEG Gegenbegriff  A ist gegensätzlich oder AUSKUNFTSANSPRUCH GEG       komplementär zu B VERSCHWIEGENHEITSPFLICHT 810 8,7 QUA Quasisynonymie  A ist quasisynonym zu B ANZEIGE1 QUA 20 NACHRICHT    mit Gewichtung(10-90)    ANZEIGE1 QUA 50 MELDUNG          BEHOERDE QUA 80  ÖFFENTLICHE STELLE 146 1,6 SYN (strenge) Synonymie A ist synonym zu B  PARLAMENT SYN     (aber keine der unten aufgeführten Synonymierelationen) ABGEORDNETENHAUS 124 1,3 SYS Synonymie durch abge- A ist synonym zu B, aber BUNDESDATENSCHUTZGESETZ    wandelte Schreibweise ähnlich geschrieben SYS         BUNDES-DATENSCHUTZGESETZ 48 0,5 ABK Abkürzung  A ist Abkürzung von B BDSG ABK          BUNDESDATENSCHUTZGESETZ 40 0,5 LNF Langform  A ist Langform zu B BUNDESDATENSCHUTZGESETZ          LNF BDSG 868 9,3 Derivationsrelationen  A und B sind aus einem STRUKTUR DSA STRUKTURELL       Wort abgeleitet 2074 22,3 Zerlegungssynonymie-  A und B sind verschiedene DATENSCHUTZBEAUF- relationen    synonyme Darstellungen (als TRAGTER SKF       Kompositum, mehrwortiger BEAUFTRAGTER FÜR        Begriff oder syntaktische Relation)DEN DATENSCHUTZ       mit (mophologisch) gleichen       Bestandteilen  ____________________ *  Die Anzahl der Paare enthält die invertierten Begriffsbeziehungen, nicht jedoch aufgrund von Transitivitäts- und Synonymieeigenschaften generierte Begriffsbeziehungen.   Abb. 5 Deskriptorermittlung aus natürlichsprachiger Problembeschreibung:  SATZ  1 Gesetzliche Massnahmen, die dem Missbrauch der Daten durch unbefugten Zugriff natuerlicher oder juristischer Personen vorbeugen*  ************** Deskriptoren zu Satz 0001  DATUM DATUM1 GESETZLICH GESETZLICHE MASSNAHME JURISTISCH JURISTISCHE PERSON MASSNAHME MISSBRAUCH MISSBRAUCH DER DATEN MISSBRAUCH G DATUM MISSBRAUCH P ZUGRIFF NATUERLICH NATUERLICHE PERSON PERSON UNBEFUGT UNBEFUGT A ZUGRIFF VORBEUGEN ZUGRIFF ZUGRIFF G PERSON  Anschrift des Autors:  Prof. Dr. Harald Zimmermann  Universität des Saarlandes  5.5. Informationswissenschaft 6600 Saarbrücken 11  Als Vorlage für den Druck wurde das Manuskript des Autors verwendet. 

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Das Inforum 
Nr. 11, August 1981 
 
Harald Zimmermann 
Das Projekt JUDO-DS 
 
 
'Juristische Dokumentanalyse' im Bereich Datenschutz' (JUDO-DS) 
Gefördert vom Bundesminister für Forschung and Technologie unter dem Kennzeichen PT 131.08 
 
 
 
Gliederung: 
 
0. Übersicht 
1. Das System JUDO 
2. Linguistische Grundlagen  
3. Anwendungsmöglichkeiten  
4. Literatur 
5. Abbildungen 
 
 
 
 
0. Übersicht 
 
Förderung:  BMFT Projektträger: GID  
 
Förderungszeitraum:  01.07.77 - 31.12.79 (JUDO-Grundlagensystem) 
(FKZ: PT 131.04) 
01.01.80 - 31.12.81 (JUDO-DS; Anw. Datenschutz) 
 
Personalausstattung:  8 wiss. Mitarbeiter, 5 stud. Hilfskräfte 
 
Adresse:  Universität des Saarlandes  
Prof. Dr. Harald H. Zimmermann  
5.5 Informationswissenschaft 6600 Saarbrücken 11 
Tel. (0681) 302-3537 
 
Projektmitarbeiter:  F.W. Felzmann, U. Hahl, D. Hai, Th. Klein, W. Kopelent, E. Kroupa,  
N. Lang, M. Line, G. Tham, D. Viets, Th. Wagner, H. Werner 
M. Werner, H. Whippey, H.H. Zimmermann 
 
Zielsetzung:  Modellentwicklung eines Software-Systems zur computergestützten 
Indexierung am Beispiel der Analyse JUristischer Dokumente (JUDO) 
unter Anwendung im Bereich Datenschutz (JUDO-DS) 
 
 
1. Das System JUDO 
 
JUDO umfasst die Modellentwicklung eines Software-Systems zur computergestützten Indexie-
rung auf linguistischer Grundlage am Beispiel juristischer Dokumente, v.a. zum Datenschutzrecht 
(Abb. 1). Unter Indexierung wird hier die Ermittlung und Darstellung von in einem Dokument 
vorhandenen sinntragenden Wörtern verstanden, die das jeweilige Dokument inhaltlich beschrei-
ben. Zu lösende Aufgaben sind dabei u.a. 
• die Ermittlung der korrekten Grundform (FAELLE --- FALL/FAELLEN) 
• die Vereindeutigung von mehrdeutigen Wörtern (ANLAGE --- (1) Computer, (2) Schrift-
stück ...) 
• die Ermittlung mehrwortiger (Fach-) Begriffe (JURISTISCHE PERSON) 
• die Verknüpfung von Begriffen bei der Indexierung (Präkoordination) (ÄNDERUNG K 
LÖSCHUNG) 
• die sinnvolle Zerlegung von Komposita 
(Datenschutzrecht --- Recht, Datenschutz; Zweigniederlassung --- Niederlassung (nicht 
aber: Zweig)). 
 
Im Rahmen des Projekts wird die Frage der (automatischen) Selektion von Begriffen (oder der 
Gewichtung) bezüglich der Relevanz für ein Dokument gegenwärtig nicht behandelt. 
 
Wesentliche Merkmale des Verfahrens sind:  
 
• Einsatz linguistischer Verfahren 
Durch die Verwendung der Saarbrücker Automatischen Text-Analyse (SATAN) werden 
die zu verarbeitenden Texte einer morphologischen, syntaktischen und ansatzweise einer 
semantischen Analyse unterzogen, die über eine kontextunabhängige Einzelwortanalyse 
hinausgeht und eine Strukturbeschreibung der Texteinheit 'Satz' liefert. Die Ergebnisse ei-
ner derartigen Analyse erlauben u.a.: 
 
o eine automatische Bereitstellung von Textwörtern (Substantive, Verben, Adjekti-
ve), die auf ihre Grundform zurückgeführt sind, als Einfache Deskriptoren 
(Abb.2), 
o eine automatische Bereitstellung von Komplexen Deskriptoren. Dabei handelt es 
sich um die Kombination von im Text belegten Einzeldeskriptoren, die in be-
stimmten syntaktischen Relationen zueinander stehen (Abb. 2). 
 
• Fachgebietsorientierte Deskribierung von Dokumenten unter Verwendung von Wörterbü-
chern 
 
In der Entwicklungsphase orientiert sich JUDO am Datenschutzrecht. Als Texte sollen in Aus-
wahl Gesetze, Judikate, Berichte, Fachlexika, Kommentare, Zeitungsartikel und sonstige Mel-
dungen verarbeitet werden. Diese Texte sind in Dokumente zerlegt (bei Gesetzen z.B. die Para-
graphen). 
 
Zur Ermittlung der Deskriptoren werden (fachtextspezifische) Lexika aufgebaut. Diese Lexika 
enthalten unter anderem das für das Fachgebiet typische Wortmaterial, etwa auch mehrwortige 
Begriffe, die speziell auf dem Gebiet Datenschutz von Bedeutung sind (Bsp.: RECHT AUF 
AUSKUNFT; PERSONENBEZOGENE DATEN). 
 
• Thesauruserstellung, -erweiterung und -pflege 
 
Eine weitere Hilfe zur inhaltlichen Erschließung eines Dokumentes stellt der fachspezifische 
Thesaurus dar. Semantische Relationen zwischen den Deskriptoren sollen - zuschaltbar vom je-
weiligen Benutzer des Systems - bei der Abfrage eine 'Anpassung' zwischen dem Vokabular des 
Anfragenden und den auf die Dokumente verweisenden Deskriptoren ermöglichen (Abb.4). 
 
• Einbringung der Ergebnisse in ein Retrievalsystem 
 
Die Daten (Wörterbücher, Analyseergebnisse, Thesaurusinformationen) werden auf einer 
Schnittstelle ausserhalb eines konkreten Anwendungssystems aufbewahrt und gepflegt. Sie kön-
nen im Prinzip - durch Implementierung verschiedener Anpassungssoftware - in beliebige Infor-
mationssysteme überführt werden. 
 
Die Indexierungsergebnisse des Systems JUDO werden im Rahmen des Projekts JUDO-DS in 
eine mit dem System GOLEM erstellte Informationsbank eingebracht. Die äußere Form eines 
Dokuments, insbesondere die aspektgebundene Deskribierung, orientiert sich dabei weitgehend 
an den JURIS-Konventionen. 
 
• Natürlichsprachige Problembeschreibung 
 
Im Rahmen des Systems JUDO wurde ein Verfahren entwickelt, das es dem Benutzer erlaubt, 
sich aus einer von ihm formulierten natürlichsprachigen Problembeschreibung automatisch De-
skriptoren ermitteln zu lassen, die dann beim Retrieval benutzt werden können. Dieses Vorgehen 
soll den Benutzer bei der Erstellung systemkonformer Deskriptoren unterstützen (also bei der 
Verwendung der Grundformen, insbesondere aber bei der Erstellung der Komplexen Deskripto-
ren (Abb. 4)). Diese Systemvariante ist gegenwärtig nur auf dem Entwicklungsrechner von 
JUDO (Telefunken TR 440) verfügbar, eine Migration auf Siemens (7.760) soll noch im Laufe 
von 1981 - in Zusammenarbeit mit dem SFB 100 Elektronische Sprachforschung an der Universi-
tät des Saarlandes - erfolgen. 
 
 
2. Linguistische Grundlagen 
 
Die Qualität der Indexierungsergebnisse ist entscheidend für die Akzeptanz eines Dokumentati-
onssystems. Ausgehend von der Annahme, dass linguistische Verfahrensweisen 
 
• die Indexierungsergebnisse verbessern (vgl. die Erstellung Komplexer Deskriptoren sowie 
die Ermittlung mehrwortiger Begriffe) und 
• den Retrievalvorgang für den Benutzer komfortabler gestalten (vgl. die natürlichsprachige 
Problembeschreibung), 
 
sind die Entwicklung und Implementierung linguistischer Methoden die zentrale Aufgabenstel-
lung des Projekts JUDO. 
Im folgenden sollen kurz zwei Schwerpunkte der Arbeit umrissen werden: 
 
• Semantische Disambiguierung 
 
Für das Ziel, im Rahmen von JUDO bei der Dokumentindexierung semantisch eindeutige De-
skriptoren (z.B. PROZESS im Sinne von "Gerichtsverfahren") zur Verfügung zu stellen, werden 
u.a. drei Verfahren erprobt: 
 
a) Semantische Disambiguierung im Rahmen der Satzanalyse 
 
Die Saarbrücker Automatische Textanalyse - entwickelt vom SFB 100 - stellt ein Verfahren zur 
Auflösung von Mehrdeutigkeiten zur Verfügung. Erste Auswertungen dieses (noch im Aufbau 
befindlichen) Programmteils haben gezeigt, dass bisher etwa die Hälfte der (im Text) belegten 
mehrdeutigen Wörter aufgrund des Satzkontexts erfolgreich vereindeutigt werden. 
 
b) Wahrscheinlichkeitsorientierte Vereindeutigung 
 
Unter Verwendung einer fachgebietsorientierten Angabe, die die Wahrscheinlichkeit widerspie-
gelt, mit der (hier aus fachlich-juristischer Sicht) das Vorkommen der einzelnen Bedeutungen 
(Bedeutungsvarianten) eines mehrdeutigen Wortes in einem bestimmten Fachgebiet zu erwarten 
ist, werden niedrig gewichtete Bedeutungsvarianten ausgeschlossen und so eine Vereindeutigung 
bzw. eine Reduktion möglicher Bedeutungen erreicht. (Diese Markierung muss natürlich von 
Fachgebiet zu Fachgebiet ggf. neu festgelegt - u.U. auch empirisch ermittelt - werden.) 
 
c) Lexikalische und satzübergreifende Vereindeutigungen 
 
Zu einer ergänzenden Methode, bei der im Prinzip alle zur Verfügung stehenden Informationen 
(Fachgebietszugehörigkeit, semantische Begriffsbeziehungen im Thesaurus, Kompositazerlegung 
und der Kontext ausserhalb eines Satzes) einbezogen werden, liegen erste Lösungsansätze vor. 
 
• Syntaktisch verschiedene (Satz-)Strukturen mit gleichem Informationsgehalt (Paraphra-
sen) 
 
Gleiche Informationen können in verschiedenen (syntaktischen) Strukturen wiedergegeben sein. 
Ein Mensch ist normalerweise in der Lage, syntaktischen Varianten ein- und denselben Informa-
tionsgehalt zuzuordnen. Innerhalb eines computergestützten Informationssystems stellt sich die 
Aufgabe, oberflächensyntaktisch unterschiedliche Strukturen als "informationsgleich" zu erken-
nen, zusammenzuführen und für den Retrievalvorgang nutzbar zu machen. 
 
Beispiele: 
Das Syntagma ÜBERMITTLUNG VON DATEN AN DRITTE bildet denselben / ähnli-
chen Informationsgehalt ab wie die verbhaltige Paraphrase DATEN AN DRITTE 
ÜBERMITTELN. 
 
Das Kompositum DATENSPEICHERUNG hat (im jetzigen Textbestand) Belegstellen für 
Strukturen der Art: 
"Daten werden gespeichert"; "gespeicherte Daten"; 
"Daten speichern"; "Speicherung von Daten"; "Speicherung der Daten". 
 
Im Rahmen des linguistischen F&E-Teils des Forschungsprojekts sollen für diese Probleme Lö-
sungen (algorithmisch) entwickelt und so weit wie möglich erprobt werden. 
 
3. Anwendungsmöglichkeiten 
 
Das System ist für Pilotanwendungen für deutschsprachige Texte verfügbar. Gegenwärtig wird 
das Basissystem SATAN/ SUSY durch den SFB 100 auf eine Siemens-Anlage migriert (z.Zt. TR 
440). Im Rahmen von JUDO sind eine Reihe von konkreten Anwendungen geplant, zu denen 
Pilotpartner gesucht werden: 
 
• JUDO-DS-SERVICE 
Aufbau eines Dokumentationssystems zum Bereich Datenschutz (Wunschpartner: JURIS (Da-
tenbank) und Verlage (SDI-Dienste)) 
 
• JUDO-MULTILINGUAL 
Mehrsprachiges Retrieval unter Integration fremdsprachiger Synonyme in den Thesaurus 
(Wunschpartner: EG bzw. ein FIZ) 
 
• JUDO-IRS 
Integration von JUDO in ein bestehendes IRS (GOLEM oder DIRS-GRIPS) unter Realisierung 
einer natürlichsprachigen "Anfrage"-Komponente - genauer: eines Bausteins zur Extraktion von 
systemrelevanten (semantisch vereindeutigten) Begriffen aus einer natürlichsprachigen Problem-
beschreibung, ggf. auch unter Aufbau eines entsprechend abgestimmten automatischen Retrieval-
verfahrens (Wunschpartner: DIMDI und/oder Siemens) 
 
• JUDO-REGISTER 
Anwendung von JUDO (insbesondere der Registerfunktionen) zum Aufbau von (lemmatisierten) 
Registern zu (deutschsprachigen) Texten (Wunschpartner: Verlage) 
 
• JUDO-DB 
Aufbau von fachgebietsunabhängigen Text-Datenbanken bzw. Informationssystemen ohne Ver-
wendung (bzw. unter Einschränkung) des Thesaurus-Teils. Hierbei wird eine gewisse Ungenau-
igkeit der Ergebnisse (z.B. im Bereich der semantischen Vereindeutigung) in Kauf genommen, 
der Pflegeaufwand reduziert sich dementsprechend. Diese Variante - wenn man so will eine Va-
riation von Verfahren wie PASSAT - eignet sich v.a. zur Verarbeitung grosser Textmengen im 
Medienbereich (Wunschpartner: ein PresseVerlag). 
 
Technische Daten zum System: 
 
Die "Saarbrücker Automatische Textanalyse" (SATAN) und das Anwendungssystem JUDO sind 
auf einer TelefunkenRechenanlage TR 440 implementiert. Eine Migration auf einen Rechner 
Siemens 7.760 (BS 2000) ist in Entwicklung. 
 
Kernspeicherbedarf TR 440: 60 K Worte 
Analysezeit je Satz eines Textes: ca. 10 CPU-Sekunden (TR 440) einschl. der JUDO-Aufberei-
tung, jedoch ohne Umsetzung in (GOLEM-)-IRS. 
Grundwortschatz SATAN: z.Zt.: rd. 100.000 Wortstämme 
Ergänzungswortschatz JUDO im Bereich Datenschutz (Wörter, die fachgebietsspezifisch aufbe-
reitet bzw. ergänzt werden): ca. 5 - 10.000. 
 
4. Literatur (Auszug) 
 
Werner, H.:  Die Anwendungsseite von JUDO (Vortrag, gehalten bei der 6. Sitzung des 
LDV-Beirats der GID am 22.06.1979 in Regensburg) Regensburg, Juni 
1979 
Zimmermann, H.:  Automatische Textanalyse und Indexierung. In: Krallmann, D. (ed.): Kol-
loquium zur Lage der Linguistischen Datenverarbeitung, Essen, 1978, S. 
20-33 
Zimmermann, H.:  Strategien zur Texterschließung und -retrieval in der maschinellen Doku-
mentation. Regensburg, Oktober 1979 
Zimmermann, H.:  Ansätze einer realistischen automatischen Indexierung unter Verwendung 
linguistischer Verfahren. In: Kuhlen, R. (ed.): Datenbasen, Datenbanken, 
Netzwerke. München, 1979, S. 311-338 
Zimmermann, H.:  Introduction to the experimental System JUDO. Tokyo, Sept. 1980 
(COLING 80) 
Zimmermann, H.:  Bürgernahe Informationsvermittlung am Beispiel des Modellsystems 'Juris-
tische Dokumentanalyse im Bereich Datenschutz' (JUDO-DS). In: Informa-
tionssysteme für die 80er Jahre. Fachtagung 1980. Linz, 1980, Bd. 1, S. 
143-170 
 
 
5. Abbildungen 
 
Abb. 1 Komponenten des JUDO-Systems: 
  
 
 
 
Begriffserklärungen: 
 
SATAN: Saarbrücker Automatische Text-Analyse 
SADAW: Saarbrücker Deutsches Arbeits-Wörterbuch (Syntax-WB) 
DEUSEM: Deutsches Semantik-Wörterbuch 
(Semantische Disambiguierungsregeln)  
IUZDAT: Identifikations- und Zerlegungs-Daten (Types) 
KOMPZER: Komposita-Zerlegungen 
FEWEZER: Feste-Wendungen-Zerlegungen 
INFO:  Informationsdaten zu Homonymen und Homographen 
RELDAT: Relationen-Daten(Thesaurus) 
DESBAS: Deskriptoren-Basis-Daten 
RELBAS: Relationen-Basis-Daten 
DAE:  Deutsche (Syntaktische) Analyse-Ergebnisse 
DSE:  Deutsche Semantische (Analyse-)Ergebnisse 
DUMS: Daten-Umsetzungs-System (für konkrete Retrieval-Systeme) 
IRS:  Informations-Retrieval-System 
NATURA: Analyse Natürlichsprachiger Anfragen 
DEVIL: Deskriptor-Erstellungs-Verfahren mittels  
Identifikations- und Zerlegungs-Informationen 
und Linguistischer Verfahren 
 
 
Abb. 2: JUDO-Deskriptoren: 
 
"Die Vorschriften dieses Abschnittes gelten fuer natuerliche und juristische Personen, Gesell-
schaften und andere Personenvereinigungen des privaten Rechts, soweit sie geschuetzte perso-
nenbezogene Daten als Hilfsmittel fuer die Erfuellung ihrer Geschaeftszwecke oder Ziele verar-
beiten." (§ 22 BDSG) 
 
Folgende Deskriptoren werden für diesen Satz erstellt:  
 
Einfache Deskriptoren 
 
VORSCHRIFT   RECHT 
ABSCHNITT    SCHUETZEN 
GELTEN    PERSONENBEZOGEN 
NATUERLICH   DATUM 
JURISTISCH    HILFSMITTEL 
PERSON    ERFUELLUNG 
GESELLSCHAFT   GESCHAEFTSZWECK 
ANDER    ZIEL 
PERSONENVEREINIGUNG VERARBEITEN  
PRIVAT 
 
 
Komplexe Deskriptoren 
 
VORSCHRIFT    G ABSCHNITT 
PERSON     K GESELLSCHAFT  
GESELLSCHAFT    K PERSON 
PERSON     K PERSONENVEREINIGUNG  
PERSONENVEREINIGUNG  K PERSON  
GESELLSCHAFT    K PERSONENVEREINIGUNG  
PERSONENVEREINIGUNG  K GESELLSCHAFT 
GESELLSCHAFT    G RECHT  
HILFSMITTEL    P ERFUELLUNG  
ERFUELLUNG    G GESCHAEFTSZWECK  
GESCHAEFTSZWECK   K ZIEL  
ERFUELLUNG    G ZIEL 
G =  die Einzelwörter der Relation stehen in der Beziehung GENITIV 
K =  die Einzelwörter der Relation stehen in der Beziehung KONJUNKTION 
P =  die Einzelwörter der Relation stehen in der Beziehung PRÄPOSITION 
 
Komposita und ihre Zerlegungen: 
 
PERSONENVEREINIGUNG: PERSON  
VEREINIGUNG 
HILFSMITTEL:   HILFE  
MITTEL 
GESCHAEFTSZWECK:  GESCHAEFT  
ZWECK 
 
Feste Wendungen: 
 
JURISTISCHE PERSON 
NATUERLICHE PERSON 
PERSONENVEREINIGUNG DES PRIVATEN RECHTS PERSONENBEZOGENE DATEN 
GESCHUETZTE PERSONENBEZOGENE DATEN 
 
Vereindeutigte Deskriptoren (vgl. Abb.3): 
 
DATUM1  (im Sinne von 'Information') 
GELTEN1  (im Sinne von 'gültig sein') 
NATUERLICH2 (im Sinne von 'existierend') 
 
Abb. 3: Ausschnitt aus der Datei 'INFO' 
 
L S   DATUM 
01 9 Information: personenbezogene Daten 
02 0 Zeitpunkt: das Datum des nächsten Tages 
 
L V   GELTEN 
01 5 gültig sein: Diese Bestimmung gilt für alle. 
02 2 bestimmt sein: Der Vorwurf gilt Max. 
03 4 angesehen werden: Max gilt als der wichtigste Mitarbeiter. 
 
L  NATUERLICH 
01 U 6 adv: selbstverständlich: Max steht natürlich zur Verfügung. 
02 A  4 real existierend: natürliche Person (versus juristische Person) 
 
(L= Lemmaname S= Substantiv V= Verb U= Adverb A= Adjektiv) 
 
01, 02, ... = Zählung der Bedeutungsvarianten ("Bedeutungsnummern") 
 
Zahlen 1 - 9 = 'Gewichtungsmarkierung', die die Vorkommenswahrscheinlichkeit der betref-
fenden Bedeutungsvariante im bearbeiteten Fachtext signalisiert). 
 
Abb. 4 Übersicht über die Thesaurusrelationen: 
 
Anzahl    Kürzel  Bezeichung  Kurzcharakterisierung Beispiele 
Paare(*)  % d.Rel. der Relation  (A für Ausgangsbegriff) 
(9282=100%)       B für Relatum) 
 
2646 28.5 ASS Assoziation mit  A ist frei assoziiert zu B AUSKUNFT ASS 90 
Gewichtung (10-90)    AUSKUNFTSERTEILUNG 
83 0,9 IUS Regelung-Regelungs-  A ist Regelung zu B AUSKUNFTSPFLICHT IUS 
   Gegenstand      AUSKUNFT1   
83 0,9 REG Regelungsgegenstand A ist Regelungsgegenstand AUSKUNFT1 REG 
   Regelung  zu B    AUSKUNFTSPFLICHT 
244 2,6 GAN Ganzes/Teil  A enthält B   DATENSICHERUNG GAN 
          AUFTRAGSKONTROLLE 
244 2,6 TEI Teil/Ganzes  A ist Teil von B  AUFTRAGSKONTROLLE TEI 
         DATENSICHERUNG 
524 5,7 OBR Oberbegriff  A ist Oberbegriff zu B DATENVERARBEITUNG OBR 
         AUTOMATISCHE 
DATENVERARBEITUNG 
524 5,7 UNT Unterbegriff  A ist Unterbegriff zu B AUTOMATISCHE 
 DATENVERARBEITUNG  
UNT DATENVERARBEITUNG 
336 3.6 NEB Nebenbegriff  A ist Nebenbegriff zu B BENUTZERKONTROLLE NEB 
         SPEICHERKONTROLLE 
436 4,6 GEG Gegenbegriff  A ist gegensätzlich oder AUSKUNFTSANSPRUCH GEG 
      komplementär zu B VERSCHWIEGENHEITSPFLICHT 
810 8,7 QUA Quasisynonymie  A ist quasisynonym zu B ANZEIGE1 QUA 20 NACHRICHT 
   mit Gewichtung(10-90)    ANZEIGE1 QUA 50 MELDUNG 
         BEHOERDE QUA 80  
ÖFFENTLICHE STELLE 
146 1,6 SYN (strenge) Synonymie A ist synonym zu B  PARLAMENT SYN  
   (aber keine der unten aufgeführten Synonymierelationen) ABGEORDNETENHAUS 
124 1,3 SYS Synonymie durch abge- A ist synonym zu B, aber BUNDESDATENSCHUTZGESETZ 
   wandelte Schreibweise ähnlich geschrieben SYS 
        BUNDES-DATENSCHUTZGESETZ 
48 0,5 ABK Abkürzung  A ist Abkürzung von B BDSG ABK 
         BUNDESDATENSCHUTZGESETZ 
40 0,5 LNF Langform  A ist Langform zu B BUNDESDATENSCHUTZGESETZ 
         LNF BDSG 
868 9,3 Derivationsrelationen  A und B sind aus einem STRUKTUR DSA STRUKTURELL 
      Wort abgeleitet 
2074 22,3 Zerlegungssynonymie-  A und B sind verschiedene DATENSCHUTZBEAUF- 
relationen    synonyme Darstellungen (als TRAGTER SKF 
      Kompositum, mehrwortiger BEAUFTRAGTER FÜR  
      Begriff oder syntaktische Relation)DEN DATENSCHUTZ 
      mit (mophologisch) gleichen 
      Bestandteilen 
 
____________________ 
*  Die Anzahl der Paare enthält die invertierten Begriffsbeziehungen, nicht jedoch aufgrund von 
Transitivitäts- und Synonymieeigenschaften generierte Begriffsbeziehungen. 
 
 
Abb. 5 Deskriptorermittlung aus natürlichsprachiger Problembeschreibung: 
 
SATZ  1 
Gesetzliche Massnahmen, die dem Missbrauch der Daten durch unbefugten Zugriff natuerlicher 
oder juristischer Personen vorbeugen* 
 
************** Deskriptoren zu Satz 0001 
 
DATUM 
DATUM1 
GESETZLICH 
GESETZLICHE MASSNAHME 
JURISTISCH 
JURISTISCHE PERSON 
MASSNAHME 
MISSBRAUCH 
MISSBRAUCH DER DATEN 
MISSBRAUCH G DATUM 
MISSBRAUCH P ZUGRIFF 
NATUERLICH 
NATUERLICHE PERSON 
PERSON 
UNBEFUGT 
UNBEFUGT A ZUGRIFF 
VORBEUGEN 
ZUGRIFF 
ZUGRIFF G PERSON 
 
Anschrift des Autors: 
 
Prof. Dr. Harald Zimmermann  
Universität des Saarlandes  
5.5. Informationswissenschaft 
6600 Saarbrücken 11 
 
Als Vorlage für den Druck wurde das Manuskript des Autors verwendet. 


http://scidok.sulb.uni-saarland.de/volltexte/2007/750/pdf/1981d.pdf

Das Projekt "JUDO-DS" : juristische Dokumentanalyse im Bereich Datenschutz

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