license: mit
datasets:
- danielsteinigen/KeyFiTax
language:
- de
library_name: transformers
tags:
- legal
- tax law
- relation extraction
- entity extraction
widget:
- text: >-
[GRP-01]EStG § 66 Höhe des Kindergeldes, Zahlungszeitraum (1) Das
Kindergeld beträgt monatlich für das erste und zweite Kind jeweils 219
Euro, für das dritte Kind 225 Euro und für das vierte und jedes weitere
Kind jeweils 250 Euro.
example_title: Key Figures
- text: >-
[GRP-00]EStG § 66 Höhe des Kindergeldes, Zahlungszeitraum (1) Das
Kindergeld beträgt monatlich für das erste und zweite Kind jeweils 219
Euro, für das dritte Kind 225 Euro und für das vierte und jedes weitere
Kind jeweils 250 Euro.
example_title: Conditions
- text: >-
[REL]EStG § 66 Höhe des Kindergeldes, Zahlungszeitraum (1) Das
[SUB][ENT-01]Kindergeld[/ENT-01][/SUB] beträgt
[OBJ][ENT-07]monatlich[/ENT-07][/OBJ] [OBJ][ENT-02]für das erste und
zweite Kind[/ENT-02][/OBJ] [OBJ][ENT-07]jeweils[/ENT-07][/OBJ]
[OBJ][ENT-03]219[/ENT-03][/OBJ] [OBJ][ENT-04]Euro[/ENT-04][/OBJ],
[OBJ][ENT-02]für das dritte Kind[/ENT-02][/OBJ]
[OBJ][ENT-03]225[/ENT-03][/OBJ] [OBJ][ENT-04]Euro[/ENT-04][/OBJ] und
[OBJ][ENT-02]für das vierte und jedes weitere Kind[/ENT-02][/OBJ]
[OBJ][ENT-07]jeweils[/ENT-07][/OBJ] [OBJ][ENT-03]250[/ENT-03][/OBJ]
[OBJ][ENT-04]Euro[/ENT-04][/OBJ].
example_title: Relations 1
- text: >-
[REL]EStG § 66 Höhe des Kindergeldes, Zahlungszeitraum (1) Das
[OBJ][ENT-01]Kindergeld[/ENT-01][/OBJ] beträgt
[OBJ][ENT-07]monatlich[/ENT-07][/OBJ] [OBJ][ENT-02]für das erste und
zweite Kind[/ENT-02][/OBJ] [OBJ][ENT-07]jeweils[/ENT-07][/OBJ]
[SUB][ENT-03]219[/ENT-03][/SUB] [OBJ][ENT-04]Euro[/ENT-04][/OBJ],
[OBJ][ENT-02]für das dritte Kind[/ENT-02][/OBJ]
[OBJ][ENT-03]225[/ENT-03][/OBJ] [OBJ][ENT-04]Euro[/ENT-04][/OBJ] und
[OBJ][ENT-02]für das vierte und jedes weitere Kind[/ENT-02][/OBJ]
[OBJ][ENT-07]jeweils[/ENT-07][/OBJ] [OBJ][ENT-03]250[/ENT-03][/OBJ]
[OBJ][ENT-04]Euro[/ENT-04][/OBJ].
example_title: Relations 2
- text: >-
[REL]EStG § 66 Höhe des Kindergeldes, Zahlungszeitraum (1) Das
[OBJ][ENT-01]Kindergeld[/ENT-01][/OBJ] beträgt
[OBJ][ENT-07]monatlich[/ENT-07][/OBJ] [OBJ][ENT-02]für das erste und
zweite Kind[/ENT-02][/OBJ] [OBJ][ENT-07]jeweils[/ENT-07][/OBJ]
[OBJ][ENT-03]219[/ENT-03][/OBJ] [OBJ][ENT-04]Euro[/ENT-04][/OBJ],
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[OBJ][ENT-07]jeweils[/ENT-07][/OBJ] [OBJ][ENT-03]250[/ENT-03][/OBJ]
[OBJ][ENT-04]Euro[/ENT-04][/OBJ].
example_title: Relations 3
- text: >-
[REL]EStG § 66 Höhe des Kindergeldes, Zahlungszeitraum (1) Das
[OBJ][ENT-01]Kindergeld[/ENT-01][/OBJ] beträgt
[OBJ][ENT-07]monatlich[/ENT-07][/OBJ] [OBJ][ENT-02]für das erste und
zweite Kind[/ENT-02][/OBJ] [OBJ][ENT-07]jeweils[/ENT-07][/OBJ]
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[OBJ][ENT-04]Euro[/ENT-04][/OBJ].
example_title: Relations 4
Model Card for Model ID
This model performs entity extraction and relation extraction in a combined manner, using entity markers and task triggers. It processes German tax laws as input and outputs the extracted key figures with their properties and relations, based on a developed semantic model.
Model Details
Model Description
This is a fine-tuned token classification model, based on XLM-RoBERTa-Large, for the extraction of key figures and their logical connected properties from german tax legal texts. The entity- and relation extraction tasks are trained in a combined model using initial trigger token to distinguish between the tasks. For relation extraction additional tokens are used to mark the extracted entities and predict the relations between them.
- Model type: fine-tuned token classification model, based on XLM-RoBERTa-Large
- Language(s) (NLP): German
Model Sources
- Repository: https://github.com/danielsteinigen/nlp-legal-texts
- Paper: https://ceur-ws.org/Vol-3441/paper7.pdf
- Demo: https://huggingface.co/spaces/danielsteinigen/NLP-Legal-Texts
- Data: https://huggingface.co/datasets/danielsteinigen/KeyFiTax
Uses
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification
from transformers import pipeline
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("danielsteinigen/KeyFiTax")
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("danielsteinigen/KeyFiTax")
nlp = pipeline("ner", model=model, tokenizer=tokenizer)
key_figures = "[GRP-01]EStG § 66 Höhe des Kindergeldes, Zahlungszeitraum (1) Das Kindergeld beträgt monatlich für das erste und zweite Kind jeweils 219 Euro, für das dritte Kind 225 Euro und für das vierte und jedes weitere Kind jeweils 250 Euro."
conditions = "[GRP-00]EStG § 66 Höhe des Kindergeldes, Zahlungszeitraum (1) Das Kindergeld beträgt monatlich für das erste und zweite Kind jeweils 219 Euro, für das dritte Kind 225 Euro und für das vierte und jedes weitere Kind jeweils 250 Euro."
relations_1 = "[REL]EStG § 66 Höhe des Kindergeldes, Zahlungszeitraum (1) Das [SUB][ENT-01]Kindergeld[/ENT-01][/SUB] beträgt [OBJ][ENT-07]monatlich[/ENT-07][/OBJ] [OBJ][ENT-02]für das erste und zweite Kind[/ENT-02][/OBJ] [OBJ][ENT-07]jeweils[/ENT-07][/OBJ] [OBJ][ENT-03]219[/ENT-03][/OBJ] [OBJ][ENT-04]Euro[/ENT-04][/OBJ], [OBJ][ENT-02]für das dritte Kind[/ENT-02][/OBJ] [OBJ][ENT-03]225[/ENT-03][/OBJ] [OBJ][ENT-04]Euro[/ENT-04][/OBJ] und [OBJ][ENT-02]für das vierte und jedes weitere Kind[/ENT-02][/OBJ] [OBJ][ENT-07]jeweils[/ENT-07][/OBJ] [OBJ][ENT-03]250[/ENT-03][/OBJ] [OBJ][ENT-04]Euro[/ENT-04][/OBJ]."
relations_2 = "[REL]EStG § 66 Höhe des Kindergeldes, Zahlungszeitraum (1) Das [OBJ][ENT-01]Kindergeld[/ENT-01][/OBJ] beträgt [OBJ][ENT-07]monatlich[/ENT-07][/OBJ] [OBJ][ENT-02]für das erste und zweite Kind[/ENT-02][/OBJ] [OBJ][ENT-07]jeweils[/ENT-07][/OBJ] [SUB][ENT-03]219[/ENT-03][/SUB] [OBJ][ENT-04]Euro[/ENT-04][/OBJ], [OBJ][ENT-02]für das dritte Kind[/ENT-02][/OBJ] [OBJ][ENT-03]225[/ENT-03][/OBJ] [OBJ][ENT-04]Euro[/ENT-04][/OBJ] und [OBJ][ENT-02]für das vierte und jedes weitere Kind[/ENT-02][/OBJ] [OBJ][ENT-07]jeweils[/ENT-07][/OBJ] [OBJ][ENT-03]250[/ENT-03][/OBJ] [OBJ][ENT-04]Euro[/ENT-04][/OBJ]."
relations_3 = "[REL]EStG § 66 Höhe des Kindergeldes, Zahlungszeitraum (1) Das [OBJ][ENT-01]Kindergeld[/ENT-01][/OBJ] beträgt [OBJ][ENT-07]monatlich[/ENT-07][/OBJ] [OBJ][ENT-02]für das erste und zweite Kind[/ENT-02][/OBJ] [OBJ][ENT-07]jeweils[/ENT-07][/OBJ] [OBJ][ENT-03]219[/ENT-03][/OBJ] [OBJ][ENT-04]Euro[/ENT-04][/OBJ], [OBJ][ENT-02]für das dritte Kind[/ENT-02][/OBJ] [SUB][ENT-03]225[/ENT-03][/SUB] [OBJ][ENT-04]Euro[/ENT-04][/OBJ] und [OBJ][ENT-02]für das vierte und jedes weitere Kind[/ENT-02][/OBJ] [OBJ][ENT-07]jeweils[/ENT-07][/OBJ] [OBJ][ENT-03]250[/ENT-03][/OBJ] [OBJ][ENT-04]Euro[/ENT-04][/OBJ]."
relations_4 = "[REL]EStG § 66 Höhe des Kindergeldes, Zahlungszeitraum (1) Das [OBJ][ENT-01]Kindergeld[/ENT-01][/OBJ] beträgt [OBJ][ENT-07]monatlich[/ENT-07][/OBJ] [OBJ][ENT-02]für das erste und zweite Kind[/ENT-02][/OBJ] [OBJ][ENT-07]jeweils[/ENT-07][/OBJ] [OBJ][ENT-03]219[/ENT-03][/OBJ] [OBJ][ENT-04]Euro[/ENT-04][/OBJ], [OBJ][ENT-02]für das dritte Kind[/ENT-02][/OBJ] [OBJ][ENT-03]225[/ENT-03][/OBJ] [OBJ][ENT-04]Euro[/ENT-04][/OBJ] und [OBJ][ENT-02]für das vierte und jedes weitere Kind[/ENT-02][/OBJ] [OBJ][ENT-07]jeweils[/ENT-07][/OBJ] [SUB][ENT-03]250[/ENT-03][/SUB] [OBJ][ENT-04]Euro[/ENT-04][/OBJ]."
results_key_figures = nlp(key_figures)
results_conditions = nlp(conditions)
results_relations_1 = nlp(relations_1)
results_relations_2 = nlp(relations_2)
results_relations_3 = nlp(relations_3)
results_relations_4 = nlp(relations_4)
print(results_key_figures)
print(results_conditions)
print(results_relations_1)
print(results_relations_2)
print(results_relations_3)
print(results_relations_4)
Training Details
Training details can be found in our paper: https://ceur-ws.org/Vol-3441/paper7.pdf
Training Data
The model is trained on our dataset KeyFiTax, which is published here: https://huggingface.co/datasets/danielsteinigen/KeyFiTax
Evaluation
Evaluation details can be found in our paper: https://ceur-ws.org/Vol-3441/paper7.pdf
Citation
BibTeX:
@inproceedings{steinigen2023semantic,
title={Semantic Extraction of Key Figures and Their Properties From Tax Legal Texts Using Neural Models},
author={Steinigen, Daniel and Namysl, Marcin and Hepperle, Markus and Krekeler, Jan and Landgraf, Susanne},
url = {https://ceur-ws.org/Vol-3441/paper7.pdf},
year={2023}
journal={Sixth Workshop on Automated Semantic Analysis of Information in Legal Text (ASAIL 2023)},
series = {CEUR Workshop Proceedings},
venue = {Braga, Portugal},
eventdate = {2023-06-23}
}
APA:
Steinigen, D., Namysl, M., Hepperle, M., Krekeler, J., & Landgraf, S. (2023). Semantic Extraction of Key Figures and Their Properties From Tax Legal Texts Using Neural Models. Proceedings of Sixth Workshop on Automated Semantic Analysis of Information in Legal Text, Braga, Portugal, June 23, 2023. CEUR-WS.org, online CEUR-WS.org/Vol-3441/paper7.pdf.
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Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
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to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell
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furnished to do so, subject to the following conditions:
The above copyright notice and this permission notice shall be included in all
copies or substantial portions of the Software.
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IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
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LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
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