Computational Identification of Regulatory Statements in EU Legislation

要約

法律における規制上の声明を特定することは、規制密度と法律の厳格さを測定するためのメトリックを開発するのに役立ちます。
計算方法は、1952年から2023年の間に約180,000の公開された法的行為を構成する、増え続けるEU法からそのような声明の識別を拡大するのに役立ちます。これらの声明の抽出に関する過去の作業は、規制声明を構成するものの定義の寛容性によって異なります。
この作業では、制度的文法ツールに基づいた目的のための特定の定義を提供します。
EU法律でこのようなステートメントを自動的に識別するための2つの対照的なアプローチを開発および比較します。1つは依存関係解析に基づいており、もう1つは変圧器ベースの機械学習モデルに基づいています。
両方のアプローチがそれぞれ80％と84％の精度と0.58のKアルファと同様にうまく機能していることがわかりました。
高い精度であり、非常に高い一致ではないことは、両方のアプローチの強度を組み合わせる可能性を示唆しています。

要約(オリジナル)

Identifying regulatory statements in legislation is useful for developing metrics to measure the regulatory density and strictness of legislation. A computational method is valuable for scaling the identification of such statements from a growing body of EU legislation, constituting approximately 180,000 published legal acts between 1952 and 2023. Past work on extraction of these statements varies in the permissiveness of their definitions for what constitutes a regulatory statement. In this work, we provide a specific definition for our purposes based on the institutional grammar tool. We develop and compare two contrasting approaches for automatically identifying such statements in EU legislation, one based on dependency parsing, and the other on a transformer-based machine learning model. We found both approaches performed similarly well with accuracies of 80% and 84% respectively and a K alpha of 0.58. The high accuracies and not exceedingly high agreement suggests potential for combining strengths of both approaches.

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