Communication publiée dans un ouvrage (Colloques, congrès, conférences scientifiques et actes)
A Meta-level Annotation Language for Legal Texts
LIBAL, Tomer
2020In Lecture Notes in Computer Science
Peer reviewed
 

Documents


Texte intégral
clar20a.pdf
Preprint Auteur (343.61 kB)
Demander un accès

Tous les documents dans ORBilu sont protégés par une licence d'utilisation.

Envoyer vers



Détails



Mots-clés :
knowledge bases; annotation tools; automated reasoning
Résumé :
[en] There are many legal texts which can greatly benefit from the supportof automated reasoning. Such support depends on the existence of a logical for-malization of the legal text. Among the methods used for the creation of theseknowledge bases, annotation tools attempt to abstract over the logical languageand support non-logicians in their efforts to formalize documents. Nevertheless,legal documents use a rich language which is not easy to annotate. In this paper,an existing annotation tool is being extended in order to support the formalization of a complex example - the GDPR’s article 13. The complexity of the article prevents a direct annotation using logical and deontical operators. This is overcome by the implementation of several macros. We demonstrate the automated reasoning over the formalized article and argue that macros can be used to formalizecomplex legal texts.
Disciplines :
Sciences informatiques
Auteur, co-auteur :
LIBAL, Tomer ;  University of Luxembourg > Faculty of Science, Technology and Communication (FSTC) > Computer Science and Communications Research Unit (CSC)
Co-auteurs externes :
no
Langue du document :
Anglais
Titre :
A Meta-level Annotation Language for Legal Texts
Date de publication/diffusion :
2020
Nom de la manifestation :
The 3rd International Conference on Logic and Argumentation
Date de la manifestation :
06-04-2020
Manifestation à portée :
International
Titre de l'ouvrage principal :
Lecture Notes in Computer Science
Maison d'édition :
Springer
ISBN/EAN :
978-3-030-44637-6
Collection et n° de collection :
12061
Peer reviewed :
Peer reviewed
Disponible sur ORBilu :
depuis le 13 janvier 2021

Statistiques


Nombre de vues
183 (dont 6 Unilu)
Nombre de téléchargements
1 (dont 0 Unilu)

citations Scopus®
 
7
citations Scopus®
sans auto-citations
6
OpenCitations
 
2
citations OpenAlex
 
7

Bibliographie


Publications similaires



Contacter ORBilu