I n der RDB Rechtsdatenbank finden sich Millionen Dokumente, und täglich werden es mehr. Die Frage für Rechtsanwender:innen ist daher nicht, ob das Passende dabei ist, sondern wie es zu finden ist. Eine brandneue Funktion trägt nun zu einer wesentlich verbesserten Nutzererfahrung bei: die RDB-Ähnlichkeitssuche. Die Datenbank findet damit zu einem Dokument vollautomatisch passende weitere Dokumente ähnlichen Inhalts. Das Feature wird in der Folge stetig optimiert: Waren zu Beginn zehn Empfehlungen über einen Klick abrufbar, so wurde deren Zahl wenige Tage nach dem Start der Ähnlichkeitssuche bereits auf 30 erhöht.

Nach Kategorien sortiert

Wer ein RDB-Dokument öffnet, findet einen Reiter auf der Seite, der mit „Ähnliche Inhalte“ bezeichnet ist. Ein Klick darauf genügt, und die Empfehlungen werden geladen. Besonderes Augenmerk wurde auf einen ausgewogenen Mix unterschiedlicher Textsorten gelegt. Geordnet sind diese nach folgenden Kategorien: RDB Keywords, Klauseln, SteuerExpress, Zeitschriften, Sammlungen, RECHTaktuell-News sowie Entscheidungen. Die ähnlichen Inhalte können aus sämtlichen Kategorien kommen, ausgenommen sind gegenwärtig nur Indexdokumente und Bundesgesetzblätter. „Die neue Funktion ist völlig anonym, arbeitet also ohne jeden Bezug zum Suchverhalten der Nutzerin oder des Nutzers“, betont Feldinger. Wie aber funktioniert sie dann? Mit sehr viel Hirnschmalz – aufgebracht wird dieses nicht nur vom RDB-Produktmanagement im Verlag und von einem Partnerunternehmen, sondern auch von Künstlicher Intelligenz, die eben für diese Aufgabe trainiert wurde. Feldinger: „Das System ist in der Lage, den Inhalt von Dokumenten selbsttätig zu interpretieren, also zu ,verstehen‘. Wir sind der erste deutschsprachige Verlag mit einem derartigen Machine-Learning-Modell. Das ist somit ein Quantensprung am Rechtsmarkt.“ Das Projekt wurde entsprechend langfristig vorbereitet: Gegen Ende des Vorjahres formulierte MANZ Wunschvorstellungen zum Feature einer Ähnlichkeitssuche in der RDB Rechtsdatenbank und holte dazu das junge Berliner Unternehmen Deepset AI, das auf Natural Language Processing (NLP) spezialisiert ist, an Bord. Bei NLP handelt es sich um ein Teilgebiet Künstlicher Intelligenz, das sich mit der Verarbeitung natürlicher, menschlicher Sprache befasst. „Da geht es nicht einfach um das Auslesen von Normen und Zitaten, sondern in einem weiteren Sinne um ein Verständnis von Texten.“

Ein Projekt mit Pioniergeist

Möglich macht dies ein Machine-Learning-Modell, das rund ein Jahr lang für die österreichische Rechtssprache trainiert wurde. Die Maschine liest dafür nicht ganze Texte, sondern bestimmte Teile davon, die je nach Dokumentenkategorie und zum Teil sogar -unterkategorie vordefiniert wurden. Im Fall einer Entscheidung sind dies etwa die rechtliche Beurteilung und der Sachverhalt. Da ein Text mitunter unterschiedliche Inhalte behandelt, wurden die RDB-Dokumente in Abschnitte und Passagen untergliedert. Den 3 Millionen RDB-Dokumenten (ohne Indexdokumente und Bundesgesetzblätter) entsprechen damit in Summe 35 Millionen Passagen. In einer kürzlich von einem professionellen Meinungsforschungsinstitut bei allen heimischen Anwaltskanzleien durchgeführten Befragung wurde schließlich die hohe Qualität ihrer Inhalte als zentraler Wettbewerbsvorteil der RDB erkannt. Mit der Ähnlichkeitssuche wird der Zugang zu diesen Inhalten massiv erleichtert und beschleunigt. Für die Rechtsbranche ist damit ein wichtiger erster Schritt getan, weitere werden folgen. „Eine gute Textanalyse kann den in Rechtsberatung, Gerichten, Behörden und Unternehmen Praktizierenden sehr viel Arbeit abnehmen. Wir werden daher weiter in diese Technologie investieren, in absehbarer Zeit könnte so eine Alternative zur klassischen Sucheingabe entstehen“, kündigt Susanne Stein-Pressl, geschäftsführende Gesellschafterin des MANZ Verlags, an.