[논문 리뷰] Bridging the gap between Legal Practitioners and Knowledge Engineers using semi-formal KR

Shashishekar Ramakrishna, Adrian Paschke|arXiv (Cornell University)|2014. 05. 31.

Semantic Web and Ontologies참고 문헌 10인용 수 9

한 줄 요약

이 논문은 법적 전문가가 구조화된 영어(Structured English)로 특허법 규칙을 작성할 수 있도록 해주는 반형식 지식 표현 프레임워크 KR4IPLaw를 제안한다. 이는 OMG의 SBVR와 일치하며, 계산적 독립성과 접근성을 보장한다. 이 방법은 OASIS LegalRuleML 및 OWL2와 같은 형식 언어로의 자동 변환을 지원하여 비기술적 법적 전문가와 지식 엔지니어 간의 격차를 메우며, 의미를 유지하면서도 법적 분야에서의 사용성 향상을 도모한다.

ABSTRACT

The use of Structured English as a computation independent knowledge representation format for non-technical users in business rules representation has been proposed in OMGs Semantics and Business Vocabulary Representation (SBVR). In the legal domain we face a similar problem. Formal representation languages, such as OASIS LegalRuleML and legal ontologies (LKIF, legal OWL2 ontologies etc.) support the technical knowledge engineer and the automated reasoning. But, they can be hardly used directly by the legal domain experts who do not have a computer science background. In this paper we adapt the SBVR Structured English approach for the legal domain and implement a proof-of-concept, called KR4IPLaw, which enables legal domain experts to represent their knowledge in Structured English in a computational independent and hence, for them, more usable way. The benefit of this approach is that the underlying pre-defined semantics of the Structured English approach makes transformations into formal languages such as OASIS LegalRuleML and OWL2 ontologies possible. We exemplify our approach in the domain of patent law.

연구 동기 및 목표

• 비기술적 법적 전문가가 사용하기 어려운 형식적 법적 지식 표현 언어(예: LegalRuleML, OWL2)의 사용성 문제를 해결한다.
• 법적 도메인 전문가와 지식 엔지니어 간의 커뮤니케이션 및 기술적 격차를 해소한다.
• 프로그래밍이나 형식적 논리 전문 지식 없이도 법적 전문가가 자연어 유사한, 계산 독립적 형식으로 법적 규칙을 표현할 수 있도록 한다.
• 반형식 표현이 형식적이고 기계가 처리할 수 있는 지식 표현으로의 자동 변환을 가능하게 하기 위해 충분한 의미 정밀도를 유지하도록 보장한다.
• 특허법과 같은 전문화된 도메인에서 이 방법의 타당성과 유용성을 입증한다.

제안 방법

• OMG의 SBVR 구조화된 영어 접근 방식을 법적 도메인에 적합하도록 변형하여, 형식적 의미를 유지하면서도 자연어의 가독성을 확보한다.
• 특허법의 법적 규칙을 위한 제어된 어휘와 문법을 설계하여 인간이 작성한 표현의 일관성과 모호성 제거를 보장한다.
• 구조화된 영어로 법적 규칙을 캡처하고 문법적·의미적 구조를 검증하는 프로토타입 시스템 KR4IPLaw를 구현한다.
• 반형식 구조화된 영어에서 OASIS LegalRuleML 및 OWL2 온톨로지와 같은 형식적 지식 표현 형식으로의 변환 규칙을 정의한다.
• 사전 정의된 의미 매핑을 사용하여 변환 과정에서 법적 규칙의 의미가 손실되지 않도록 보장한다.
• 특허법 도메인에서의 사례 연구를 통해 자연어 유사 규칙에서 형식적 논리로의 종단 간 모델링 및 변환 과정을 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 비기술적 법적 전문가가 지식 표현에 대한 공식적인 훈련 없이도 복잡한 특허법 규칙을 반형식적이고 자연어 유사 형식으로 효과적으로 표현할 수 있는가?
• RQ2 구조화된 영어와 같은 반형식 표현이 형식적 법적 지식 표현으로의 자동 변환을 위해 필요한 의미를 어느 정도 유지할 수 있는가?
• RQ3 KR4IPLaw 프레임워크는 특허법의 맥락에서 법적 전문가와 지식 엔지니어 간의 커뮤니케이션 격차를 얼마나 효과적으로 메울 수 있는가?
• RQ4 반형식 법적 규칙을 OASIS LegalRuleML 및 OWL2와 같은 형식 언어로 변환하는 데 있어 타당성과 정확도는 어떠한가?
• RQ5 제안된 방법은 법적 지식 모델링에서 인간의 가독성과 기계 처리 가능성 양쪽을 모두 지원할 수 있는가?

주요 결과

• 법적 전문가들은 최소한의 훈련으로도 구조화된 영어를 사용해 특허법 규칙을 표현할 수 있었으며, 이는 비기술적 사용자에게도 사용성의 잠재력을 보여준다.
• KR4IPLaw의 반형식 표현은 OASIS LegalRuleML 및 OWL2와 같은 형식 언어로의 모호하지 않은 변환을 가능하게 할 정도로 충분한 의미 정밀도를 유지했다.
• 변환 파이프라인은 인간이 작성한 규칙을 형식적 표현으로 성공적으로 변환하여 자동 지식 추출의 타당성을 확인했다.
• 구조화된 영어에서 제어된 어휘와 문법의 사용은 규칙 표현의 모호성을 크게 감소시키고 일관성을 향상시켰다.
• 이 방법은 공동 개발을 가능하게 하여 법적 전문가와 지식 엔지니어 간에 공통된 이해 가능한 매체를 제공했다.
• 특허법 분야의 사례 연구를 통해 이 방법이 복잡한 법적 추론 작업을 지원할 수 있으며, 다른 법적 도메인으로도 확장 가능함을 확인했다.