You can find the shiny app here: https://data-viewer-app.shinyapps.io/scd-viewer/

📎 SDC.pdf

We have combined forces with Living Topics #11 to develop an app that combines data from multiple APIs and SPARQL queries. It is a Proof of Concept for a brand new FEDLEX experience!

Details of the implementation:

• API Docs
• Frontend Readme
• Backend Readme
• Demo Android app

Screenshots

CHALLENGE

Ziel dieser Challenge ist es zu demonstrieren, wie die Daten des Bundesrechts über den SPARQL-Endpunkt der Bundesrechtsplattform in Produkten Dritter verwendet werden können. Die BK veröffentlicht auf Fedlex die Liste der Rechtstexte, die an einem bestimmten Monat/Datum in Kraft treten. Über diese Website können die Nutzer sich informieren, wann was in Kraft tritt. Dies ist jedoch nicht ganz optimal, da sie die Fedlex-Website regelmäßig konsultieren müssen und keinen Filter setzen können. Die Liste der in Kraft tretenden Rechtstexte kann stattdessen über den SPARQL-Endpunkt der Bundesrechtsplattform abgerufen werden.

Developing an app for couples to have a legal commitment which entitles to compensation for mental and emotional pain

• The language of love can be expressed in many different ways, every partner must say to which percentages words of affirmation, acts of service, physical touch, quality time, gift-giving are relevant
• The app should check what kind of relationship the two partners wish: for example monogamous or polyamorous relationship. If the both agree on it or they wish also casual sex relationships or on something else.
• The partners agree that lying and betraying entitles the other person to compensation for healing costs and emotional damages

I. The project

The project aims to create legal data showcase, in other words:

• a unified search entry point into today's highly fragmented landscape of legal databases, and
• at the same time a low-threshold, accessible one-stop-shop for legal data.

Traditionally, libraries have been the gatekeepers for access to legal data, especially legal texts, but also legal data in the broadest sense. Libraries not only made this data spatially accessible, but also added metadata that made the data itself searchable and discoverable. This role of libraries has changed significantly in recent years. Today, legal data are often made available in databases by different actors, with different access and accessibility.The current fragmentation of access to legal data affects national and international research and its visibility. The project "Gateway to Legal Data" tries to create a counterbalance. Beyond the existing and desirable diversity of data sources, a unified search entry as well as a one-stop-shop for legal data shall be created. Its architecture can be described as follows:

II. The Challenge

A running prototype can be found here: www.scigate.online. The system is in part modularized and should be further modularized. In particular, data sources should be extended, and data aggregation added while supporting more search functionality. The linchpin of scigate.online are so-called proxies, whose task is to address data sources, translate their response and homogenize as far as possible the data to allow a unified search and access via scigate.online.

1. Part of the challenge will be to build more proxies to connect additional data sources, such as fedlex and other legal data sources, to the platform. This data will be harmonized as much as possible so that it can be made available via a uniformed API. In the future, this should minimize the need to write a new scraper for each legal data research project.
2. Another part of the challenge will be to present the data as search results on the platform. The proxies currently collect three lines for each entry plus a link to display the entry. The selection of what should be displayed for each entry, how it could be displayed and what existing functionality of the source systems might be used to render the search as user-friendly as possible, could be optimized. The search could also be extended by including facets or auto completion.
3. Finally, the retrieved hitlists and documents (until now only for entscheidsuche) could be used to provide additional functionality. They could be fed into AI to mark the most relevant passages, to have an automated summary or to answer a natural language query.

https://challenges.openlegallab.ch/project/54

III. Resources

Running prototype: scigate.online

The different code bases can be found here:

• The common search interface: https://github.com/Velofisch/crossrecherche-ui
• The proxies to connect the different search engines: https://github.com/Velofisch/Crossrecherche-proxies
• The API to bulk download results: https://github.com/Velofisch/Scigate-API
• The UI of entscheidsuche: https://github.com/entscheidsuche/entscheidsuche-vue

Questions can be addressed at joern@erbguth.net

📎 Magglingen 2023.pdf

Im Rahmen dieser Challenge wird die Schaffung eines offen zugänglichen Legal-Instruct-Datensatzes vorgeschlagen, um grosse Sprachmodelle für den juristischen Bereich zu finetunen. Dieser Datensatz würde juristische Anweisungen in einem strukturierten und organisierten Format enthalten, das es LLMs ermöglicht, juristische Sprache und Aufgaben besser zu verstehen. Wir glauben, dass dieser Datensatz die Fähigkeit der Rechtsbranche, die Fähigkeiten von LLM zu nutzen, erheblich verbessern könnte, was letztlich zu besseren rechtlichen Ergebnissen für alle führen würde.

Lets unlock the potential of large language models in the legal industry: We propose creating an openly available Legal-Instruct Dataset.

This challenge proposes the creation of an openly available Legal-Instruct dataset to finetune large language models for the legal field. This dataset would contain legal instructions in a structured and organized format, allowing LLMs to better understand legal language and tasks. By doing so, we believe that this dataset could significantly improve the legal industry's ability to leverage LLM's capabilities, ultimately resulting in better legal outcomes for all.

• Screencast der Webapp
• 📎 Presentation
• 📎 Jusletter - IT Legaltech im Gesetz

https://youtu.be/bumjotb5YLE

Challenge

Ziel unserer Challenge war es, ein Tool zu entwickeln, das eine klare und präzise Rechtssprache in Erlassen fördert, die kohärente Verwendung von Rechtsbegriffen sicherstellt und Eugen Huber stolz machen würde. Die Idee war, eine Anwendung zu entwickeln, die neue Gesetzesentwürfe automatisch mit bestehenden Rechtssammlungen vergleichen kann und dem:der Nutzer:in umgehend Rückmeldung über die Wahl der Begriffe und deren sprachliche und juristische Kohärenz gibt. Die umgesetzte Anwendung bietet verschiedene Funktionen, wie z.B.:

die Identifizierung neuartiger Begriffe, also solche, die bisher noch nicht in der SR verwendet werden;
die Hervorhebung relevanter Übereinstimmungen mit bestehenden Begriffen; und
die Bereitstellung von Kontextualisierungen, indem sie zeigt, wo und wie der Begriff in anderen Rechtsdokumenten verwendet wird.

Dieses Tool hilft den Verfassern von Rechtsvorschriften, diese verständlicher zu gestalten und die Konsistenz der gesamten Rechtsordnung sicherstellen zu können. Dies fördert neben einer einheitlichen Nomenklatur auch die Rechtssicherheit.

Als Ergebnis des Hackathons liegt nun eine entwickelte Web-App vor. Sie ermöglicht es den Benutzern, Entwürfe durch Kopieren und Einfügen von Text einzuspeisen, die gewünschten Funktionen auszuwählen und direkt ein visuelles Feedback zum Entwurf zu erhalten.

Die App ermöglicht auch ein Abgleich von Begriffsdaten mit Termdat. Hierzu ist einzig ein Klick auf den zu überprüfenden Begriff nötig. Die App ist damit ein benutzerfreundliches Werkzeug, das den gesamten Prozess der Ausarbeitung und Bewertung neuer Rechtsvorschriften rationalisiert.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Hackathon-Herausforderung zur Entwicklung einer innovativen Web-App führte, die die Klarheit und Kohärenz der Rechtssprache fördert. Durch den automatischen Vergleich von Gesetzesentwürfen mit bestehenden Rechtssammlungen trägt die App dazu bei, dass Rechtsbegriffe korrekt und einheitlich verwendet werden, was letztlich zu einer verständlicheren und leichter zugänglichen Gesetzgebung führt und die Rechtssicherheit fördert.

Demo link

Source: https://github.com/ilyaskurikhin/OpenLegal

Challenge

Um schnell zu erkennen, was in einem Urteil neu ist, sollen immer wieder verwendete Textbausteine eingefärbt werden.

In jedem Urteil finden sich Textbausteine, die zuvor schon in zahlreichen anderen Urteilen zu lesen waren. Diese Challenge soll ein Tool hervorbringen, das zeigt, welche Textelemente in einem Urteil tatsächlich neu sind und welche schon in vielen anderen Urteilen enthalten waren. Dies kann durch Einfärbung oder Ausblenden oder Einklapp- bzw. Ausklapp-Funktion ermöglicht werden.

An der Challenge wurde letztes Jahr bereits gearbeitet. Im letzten Jahr gab es jedoch sehr grossen Fortschritt im Natural Language Processing (NLP) Bereich. Aus diesem Grund soll diese Challenge dieses Jahr noch einmal angegangen werden.

• 📎 Challenge slides
• Fortsetzung von Textbausteine Challenge an der Open Legal Lab 2022.

Links

• https://www.bj.admin.ch/bj/de/home/staat/gesetzgebung/staatliche-e-id.html
• https://github.com/e-id-admin/general/blob/main/meetings/20230420_Einf%C3%BChrung_zur_E-ID.pdf
• https://sovrin.org/wp-content/uploads/Guardianship-Whitepaper.pdf
• Figma-Datei eines Wallet werden zur Verfügung gestellt

Ausgangslage
Im Jahr 2021 wurden insgesamt 2.7 Mio. Betreibungsurkunden (Zahlungsbefehle) durch Betreibungs- und Konkursämtern Schweiz weit ausgestellt. Mit rund 2% nimmt die Zahl an Betreibungen jährlich konstant zu. Die Grundlage für die Ausfertigung, Zustellung und weitere Handhabe von Betreibungsurkunden bildet das Bundesgesetz über Schuldbetreibung und Konkurs (SchKG). Dieses definiert unteranderem, wer (Qualifikation gemäss SchKG Art. 72) eine Betreibungsurkunde wo beziehungsweise wie (SchKG Art. 64) zustellen darf.

Das Bedürfnis nach Digitalisierung steigt mitunter auch im Betreibungsprozess und wurde im Zuge der Pandemie nochmals verstärkt. Wo die Anmeldung einer Schuld durch den Gläubiger beim zuständigen Betreibungsamt dank eSchKG-Standard bereits heute die Regel ist, erfolgt die Zustellung der Betreibungsurkunden gegenüber dem Schuldner weiter ausschliesslich physisch. Im Laufe der Pandemie konnten nun erste Versuche zur elektronischen Zustellung der Zahlungsbefehle durchgeführt werden. Das Fazit viel grundsätzlich positiv aus wobei der Prozess der Form und dem damit verbunden "onboarding" für die Schuldner immer wieder als gross Hürde herausgestellt hat.

Problem
Die ersten Versuche haben gezeigt, dass die elektronische Zustellung von Betreibungsurkunden sowohl dem Schuldner wie auch dem Amt einen Mehrwert bieten, was sich wiederum positiv für den Gläubiger auswirkt. Die (Informations-)Wege werden kürzer und somit die Bearbeitung eines Betreibungsanliegens beschleunigt.

In den bisherigen Pilot-Projekten erfolgte die elektronische Zustellung von Betreibungsurkunden auf freiwilliger Basis, nach erfolgter Voranmeldung durch den Schuldner auf einem durch das Amt zur Verfügung gestellten Portal. Schlüsselproblem gemäss den bisherigen Erkenntnissen ist die Tatsachen, dass die Hürde einer proaktiven Registration durch Schuldner "zum qualifizierten Empfang eines Dokumentes, dass sie im Grundsatz nicht wollen" zu hoch ist.

Design Challenge
Wie kann die "qualifiziert, digitale Zustellung" von Betreibungsurkunden auf nationaler Ebene institutionalisiert werden? Dies unter der Annahme, dass die regulatorischen Rahmenbedingungen in den kommenden 3-5 Jahren unverändert bleiben sowie auch in ferner Zukunft die Möglichkeit einer persönlichen Aufklärung bei der Übergabe einer Betreibungsurkunde für den Schuldner gewährt werden muss.

Entsprechend ist ein Lösung zu skizzieren, welche auf nationaler Ebene eine qualifizierte Zustellung von Betreibungsurkunden nach SchKG Art.72 * sowohl in physischer wie elektronischer Form für jede natürliche Person gewährt.

Leitfragen:
Wie kann sichergestellt werden, dass jede natürliche Person mit Wohnsitz in der Schweiz Zugang zu einer elektronischen Betreibung (ohne vorgängige Registration) hat, über ihre Rechte & Pflichten aufgeklärt wird und die Möglichkeit hat, im Falle einer Betreibung einen Rechtsvorschlag zu erheben?

• Wie erfolgt die Kommunikation sowie der Informationsfluss zwischen Betreibungsamt und Schuldner?
  Davon ausgehend, dass die Betreibungsämter auch in absehbarer Zukunft unterschiedliche Software zur Administration von Betreibungsbegehren im Einsatz haben
• Werden die Informationen zu einer Betreibung zentral beziehungsweise dezentral in welcher Form bewirtschaftet?
  Davon ausgehend, dass die Betreibungsämter auch in absehbarer Zukunft unterschiedliche Software zur Administration von Betreibungsbegehren im Einsatz haben
• Aufgrund welcher Basis erfolgt die Triage für eine qualifiziert, digitale beziehungsweise physische Zustellung? Davon ausgehend, dass
  -> auch in ferner Zukunft auf Wunsch des Schuldners eine physische Zustellung möglich sein muss (Alternative zur digitalen Zustellung wahren
  -> eine Betreibungsurkunde unabhängig der Art und weise der Zustellung durch das Betreibungsamt ausgelöst werden kann (Zustellorganisation stellt die Triage sicher)

Rahmenbedingungen:

• Einhaltung der eSchKG-Standards
• Qualifizierte Zustellung in physisch wie elektronischer Form zu wahren (gemäss SchKG Art. 72 *)

*SchKG - Form der Zustellung Art. 72 1 Die Zustellung geschieht durch den Betreibungsbeamten, einen Angestellten des Amtes oder durch die Post.138 2 Bei der Abgabe hat der Überbringer auf beiden Ausfertigungen zu bescheinigen, an welchem Tage und an wen die Zustellung erfolgt ist. 138 Fassung gemäss Ziff. I des BG vom 16. Dez. 1994, in Kraft seit 1. Jan. 1997 (AS 1995 1227; BBl 1991 III 1).

Introduction

The judgments of the Swiss Federal Supreme Court (Bundesgericht/Tribunal fédéral/Tribunale federale/Tribunal federal) contain a vast universe of citations. These citations have a lot of unused potential: Citation analysis can make it easier to find appropriate precedents, trace the development of lines of jurisprudence or discover changes in case law.

The Swiss Federal Supreme Court Dataset (SCD) contains ready-to-use data for this analysis. You should be able to rely on available citation graph tools to build a usable proof of concept in reasonable time.

Examples

An example for this is the "zitiert in [...]" function of bger.li, which shows the incoming citations (limited to the judgments that were officially published as BGE). Going beyond just text and links, citation graphs can visualise entire citation networks and enable users to interact with them, zoom in, and go forward or backward: The Obsidian note-taking tool is well-known for its stunning graph view. Another example is the Connected Papers tool for scientific articles.

Data

The Swiss Federal Supreme Court Dataset (SCD) documents the outgoing citations of all judgments since 2007 in its cited_bge and cited_bger variables (incoming citations can be derived from outgoing citations). The data is readily available in CSV format.

Note that citations were directly extracted from the judgment texts using regular expressions (regex): The citations therefore most likely include references to judgments that do not exist due to typos in the references. Additionally, BGE citations may not always point to the first page of judgments (e.g. citing BGE 143 I 341, E. 4.3 for p. 341 of BGE 143 I 336). For greater accuracy, it might be useful to resolve these BGE citations so that they always point to the first page. However, fixing these points is not necessary for a proof of concept.

Resources

There are tools available to visualise citation networks locally, such as the open source graph-tool. If you implement a local application, we recommend that you create detailed instructions on how to set up your citation viewer so that your tool can be used by others. Alternatively, you may choose to implement an online tool, which requires a hosting solution, but is more easily accessible for other users.

I want to build a "legal compiler" that analyses a new law and identifies where it impacts existing laws to improve the overall quality

Similar Challenges: https://challenges.openlegallab.ch/project/72 https://challenges.openlegallab.ch/project/75 https://challenges.openlegallab.ch/project/65

Building on advances in NLP and machine learning the idea is to create a solution for policymakers that identifies dependencies to other laws or contradictions to existing laws before a new law is being passed. Similar to checks that are run when software is being updated (e.g. package management) I'd like to create a prototype or rather the needed components in order to make such a project work.

Presentation: see attached

Potential resources: https://www.fedlex.admin.ch/de/cc?news_period=last_year&news_pageNb=1&news_order=desc&news_itemsPerPage=10

📎 OpenLegalLab-Improving quality.pdf

We have added TERMDAT capabilities to the concept, and worked together on the FEDLEXplorer project at Open Legal Lab 2023. Please use the GitHub Discussion if you have any further ideas or feedback on this challenge.

https://challenges.openlegallab.ch/project/81

Challenge

Unsere Challenge besteht darin, den Puls der Schweizer Regierung zu fühlen, indem wir aktuelle Terminologiedatenbanken mit Daten und Publikationen der Verwaltungen kombinieren. Wörter, Phrasen und Begriffe im Behördenkontext haben eine Besonderheit: Sie beziehen sich oft auf juristische Konzepte und sind Grundlage für weitreichende Entscheidungen. Standardbegriffe (in der Informatik auch "benannte Entitäten" genannt) müssen gut definiert sein, oft mit einer rechtlichen Grundlage. Um mit diesen domänenspezifischen Vokabularen arbeiten zu können, werden sie in Terminologiedatenbanken organisiert - wie z.B. TERMDAT, ein Dienst des Bundeskanzleramtes.

Our challenge is to take the pulse of the Swiss Government by combining up-to-date terminology databases with data and publications of the administrations.

Words, phrases, and terms in a governmental context have a special feature: they often relate to legal concepts, and are basis of far-reaching decisions. Standard terms (also called “named entities” in computer science) need to be well defined, often with a legal basis. To be able to work with this domain-specific vocabularies, they are organized in terminology databases - such as TERMDAT, a service of the Federal Chancellery.

Screenshot of TERMDAT

The goal of this challenge - which continues the work started at the recent GovTech Hackathon - is to harness the expressivity of terminologies provided by TERMDAT and related databases, to create a high-quality and up-to-date map of current topics being addressed in the open publications of government.

"The Swiss Confederation currently has almost 40k employees (~36k full time equivalents). It is not only difficult for the citizens of Switzerland to grasp the breadth and depth of which topics are worked on, the same is valid for the employees within the Swiss Confederation. Therefore, it is important to have a good high-quality overview of the ongoing work and the change of focus in regard of ongoing themes globally. Conversely, the specialists working on the terminology database are not able to read all new texts being published every day and would welcome a tool which would allow them to harvest newly coined terms or terms being used in a new context or with a different translation. Finally, end-users of texts might want to be able to click on a given (technical) word and receive a definition of that word."

(From original Living Topics challenge by BK Federal Chancellery)

Screenshot of API docs, Jupyter notebook, search results.

Resources

https://github.com/OpenLegalLab/living-topics

• Access TERMDAT APIs from a ML environment (✅ Notebook started at GovTech'23)
• Access FEDLEX via SPARQL endpoint (see docs on i14y, as well as bequrios/fedlex and alternative APIs like droid-f/fedlex (⭐⭐⭐)
• Access Wikidata via SPARQL in a way that we can compare metadata on a term-by-term basis https://query.wikidata.org/
• Find out if there is any relevant LINDAS resource https://lindas.admin.ch/datasets/
• Use LINDAS documentation as resource https://lindas.admin.ch/documentation/applications/ and https://ld.admin.ch/governance/core-concepts/
• Access PR APIs for current affairs at admin.ch/gov/..communiques
• Leverage 200GB of WebArchive in JSON format from public web pages of *.admin.ch
• "Big Data Machine" available for your Jupyter Notebooks with 1.5TB RAM

Possible outputs

• Simple list or feed (e.g. RSS...)
• Directed graph dataset (Jena, Neo4J, ...)
• Visualisation of topics (Vega, D3, ...)
• Update Wikipedia for main concept
• Propose a method to update Wikidata

Further ideas & related projects

https://challenges.openlegallab.ch/project/52

• Open Legal Lab 22 - Project using BK data & RDF
• GovTech - Parliamentary Data Project
• Connect Parliament API Data : https://ws-old.parlament.ch/
• Invite the wikimedia.ch / GLAM community to help with Semantic Web, e.g. https://tutorials.openglam.ch/
• There is currently no sort order on termdata.ch - but via API you could see the latest edited or created topics
• Are all terms referencing laws, or do some reflect documens from current activites of an administration? Some (e.g. medecin-conseil in English references an external site)
• Whose job is it to keep track of the activities of various administrations? General secretary of the department. BK connects the general sectretaries. At the top is the Spokesman (André Simonazzi). How is quality controlled across languages and departments e.g. GovTech PR
• Make it easier to compare the legal basis and structure of Swiss government with other nations, e.g. https://data.legilux.public.lu/metadata

📎 230428StartAMLOpenLegalLab23.pdf

Die Herausforderung besteht darin, über Möglichkeiten zur Verbesserung der aktuellen Situation nachzudenken und ein Werkzeug/System zu entwickeln, mit dem die Beantwortung einfacher rechtlicher Fragen im Zusammenhang mit dem GwG effektiver und effizienter gestaltet werden kann. Dies könnte vom Aufbau eines gemeinsamen Wissensspeichers, in dem die Finanzmarktteilnehmer ihre Informationen und Antworten auf spezifische rechtliche Fragen austauschen können, bis hin zum Aufbau eines Chatbots reichen, der automatisch Unterstützung leistet, wenn er bestimmte Fragen zu diesem Bereich der Regulierung erhält. Weitere Ideen sind mehr als willkommen. Die wichtigste Voraussetzung ist, dass die Daten aller Personen, die das Tool/System nutzen, geschützt sind und keine persönlichen Daten veröffentlicht werden.

Most financial market participants (e.g. banks, securities dealers and financial intermediaries) are subject to to the Swiss Anti-Money Laundering Act (AMLA) and the corresponding ordinances and guidelines. The AML-Regulation is a fast changing area of law and many FinTech startups have already brought a certain level of automation to it (e.g. KYC-providers that automatically identify customers through online-platforms).

Nevertheless, there is still room for improvement. Most financial market players engage in-house or external counsel to provide support in answering at least partially redundant questions concerning the application of the AMLA. According to the Money Laundering Reporting Office Switzerland (MROS) the Ordinance on measures related to the situation in Ukraine that entered into force in 2022 led to over 8'000 requests by financial market participants to MROS asking for clarifications. This despite the fact that an FAQ was published alongside the ordinance. Most of these requests were answered by hand which understandably led to a material backlog and week long waiting times for answers. It can only be assumed how many more questions with regards to said ordinance have been asked by financial market participants to their in-house and external counsels.

Questions with regards to the AMLA are often asked by front office employees. The following examples could be used: "Am I allowed to onboard a Russian national having dual citizenship (Russia/Switzerland)", "Which documents do I need to check when onboarding a foundation", "Do I need to report situation XYZ to the AML-Officer and/or MROS", etc.

For the purpose of this challenge it is assumed that the questions are redundant and their answer can be found in the public legal documentation of the Swiss AML-Regulation (in particular the Anti-Money Laundering Act, the Anti-Money Laundering Ordinance, the Anti-Money Laundering Ordinance-FINMA, FINMA Circular 2011/1 on Financial Intermediation, the Swiss Bankers Association CDB 20: revised code of conduct in the area of the fight against money laundering, the VQF SRO-Regulation).

The challenge is to think about ways to improve the current situation and build a tool/system with which the answering of simple legal questions related to the AMLA can be made more effective and efficient. This could range from building a common knowledge repository where financial market participants can share their information and answers to specific legal questions and/or building a chatbot that can automatically support in case it receives certain questions within this area of regulation. Further ideas are more than welcome. The main condition is that the data of all persons using the tool/system is protected and no personal data will be made public.

📧 David Billeter