論文の概要: Segmentation and Processing of German Court Decisions from Open Legal Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.01449v1
• Date: Sun, 04 Jan 2026 09:30:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-06 16:25:22.358239
• Title: Segmentation and Processing of German Court Decisions from Open Legal Data
• Title（参考訳）: 公開法データによるドイツ裁判所判決の分断と処理
• Authors: Harshil Darji, Martin Heckelmann, Christina Kratsch, Gerard de Melo,
• Abstract要約: この研究は、公式のOpen Legal Dataデータセットから派生した251,038ドイツの裁判所決定の、クリーンでセクション化されたデータセットを導入している。 我々は、ドイツの裁判所決定において、3つの重要な部分、すなわち、テナー(決定の操作部分)、タットベスタント(事件の事実)、エンチェイドゥングスグラーンデ(司法的理由づけ)を体系的に分離した。 得られたコーパスは、RechLフォーマットで公開されており、ドイツの法体系についてさらなる研究を行うためのアクセス可能なリソースとなっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.021243861778846
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The availability of structured legal data is important for advancing Natural Language Processing (NLP) techniques for the German legal system. One of the most widely used datasets, Open Legal Data, provides a large-scale collection of German court decisions. While the metadata in this raw dataset is consistently structured, the decision texts themselves are inconsistently formatted and often lack clearly marked sections. Reliable separation of these sections is important not only for rhetorical role classification but also for downstream tasks such as retrieval and citation analysis. In this work, we introduce a cleaned and sectioned dataset of 251,038 German court decisions derived from the official Open Legal Data dataset. We systematically separated three important sections in German court decisions, namely Tenor (operative part of the decision), Tatbestand (facts of the case), and Entscheidungsgründe (judicial reasoning), which are often inconsistently represented in the original dataset. To ensure the reliability of our extraction process, we used Cochran's formula with a 95% confidence level and a 5% margin of error to draw a statistically representative random sample of 384 cases, and manually verified that all three sections were correctly identified. We also extracted the Rechtsmittelbelehrung (appeal notice) as a separate field, since it is a procedural instruction and not part of the decision itself. The resulting corpus is publicly available in the JSONL format, making it an accessible resource for further research on the German legal system.
• Abstract（参考訳）: 構造化された法律データの入手は、ドイツの法体系における自然言語処理(NLP)技術の進歩に重要である。 最も広く使われているデータセットの1つであるOpen Legal Dataは、ドイツの裁判所決定の大規模な収集を提供する。 この生データセットのメタデータは一貫して構造化されているが、決定テキスト自体は一貫性のないフォーマットであり、しばしばはっきりとしたセクションが欠落している。 これらのセクションの信頼性の高い分離は、修辞的な役割分類だけでなく、検索や引用分析といった下流のタスクにも重要である。 本研究では,公式なOpen Legal Dataデータセットから得られた251,038のドイツの裁判所決定を,クリーンで分割したデータセットを紹介した。 我々は、ドイツの裁判所決定において、3つの重要な部分、すなわち、テナー(決定の操作部分)、タットベスタン(事件の事実)、エントシェイドゥングスグルーンデ(訴訟推論)を体系的に分離した。 抽出プロセスの信頼性を確保するため,95%の信頼度と5%の誤差率を持つコクランの公式を用いて,統計的に代表される384症例のランダムサンプルを抽出し,これら3項目が正しく同定されたことを手作業で検証した。 我々はまた、手続き的な指示であり、決定そのものの一部ではないため、別分野としてRechtsmittelbelehrung(アパレル通知)を抽出した。 得られたコーパスはJSONLフォーマットで公開されており、ドイツの法体系についてさらなる研究を行うためのアクセス可能なリソースとなっている。

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