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[R] High-Performance Parallel Extraction of Text from PDF Documents
No full textOverview
This is a high-performance R script for extracting the text layer from an arbitrary number of PDF files in a folder via pdftools (https://docs.ropensci.org/pdftools/index.html - authored by Jeroen Ooms). The use of R and parallelization allows it to handle tens of millions of pages per hour when running on standard off-the-shelf hardware.
Functionality
PDF files are extracted to R Objects via pdftools and written to TXT files with write.table(). Each PDF file will be extracted to a TXT file of the same name, with only the file extension modified. Input PDF files will be preserved as they are. The package fs (by Jim Hester et al) is used for cleaning up the files into separate folders named "PDF_Original" and "TXT". The package doParallel (by Hong Ooi, Steve Weston and Dan Tenenbaum) is used for parallelization.
Performance Benchmark
The script was benchmarked against a corpus of 62,862 PDF documents (485,593 pages, 6.3 GB) on Fedora 31 and processed them in around 73 seconds during the sample run (16 threads, Ryzen 3700X, DDR 4 3200 RAM, Samsung Evo 850 SSD). The sample report documenting the run is part of this data set and can be downloaded below. This equates to approximately 6,652 pages per second and 24 million pages per hour. The benchmark corpus is available here: https://doi.org/10.5281/zenodo.3942743
Strict Reproducibility
Optional code to generate a high-quality HTML report adhering to standards of strict reproducibility is included. This requires the R package rmarkdown. All comments in the script are in roxygen2-style markup for use with spin() or render(). The script can be executed as an ordinary R script without any of the markdown and report generation elements.
System Requirements
The script as published will ONLY run on UNIX-like systems, due to its use of Fork clusters for speed. It has been tested under Fedora 31. You may be able to get it to run on Windows by replacing makeForkCluster() with makeCluster(), but this has not been tested.
Citation
Please cite this script when you use it. This not a legal obligation (see MIT-0), just a simple request which you are free to disregard for any reason at all. A possible citation could read:
Fobbe, Sean, High-Performance Parallel Extraction of Text from PDF Documents, Version 1.0.0, Zenodo, DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.4061840
Instructions
library(rmarkdown)
# This needs to be the exact location of the script
inputfile.extract <- "~/examplepath/pdf_extract_parallel_v1-0-0.R"
# This needs to be the folder in which the PDF files to be processed are located. You will end up with two sub-folders (one for PDF originals, one for extracted TXT files) and the final html report for reproducibility.
workpath.extract <- "/examplepath/"
# Run script and compile report
rmarkdown::render(input = inputfile.extract,
knit_root_dir = workpath.extract,
output_dir = workpath.extract,
output_file = paste0(Sys.Date(),
"_pdf_extract_parallel_v1-0-0_logfile.html"),
envir = new.env())
Open Access Publications (Fobbe)
Website — www.seanfobbe.com
Open Data — https://zenodo.org/communities/sean-fobbe-data/
Source Code — https://zenodo.org/communities/sean-fobbe-code/
Regular Publications — https://zenodo.org/communities/sean-fobbe-publications
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Full text linkThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
How to protect outstanding cultural heritage from the ravages of war? Utilize the System of Enhanced Protection under the 1999 Second Protocol to the 1954 Hague Convention
No full textAbstract
Cultural heritage around the world continues to be threatened by war. The 1954 Convention for the Protection of Cultural Property in the Event of Armed Conflict (‘1954 Hague Convention’) automatically confers protected status on every cultural property “of great importance to the cultural heritage of every people.” This very universality, however, is also its greatest weakness: it does not provide visibility to individual cultural sites or help military planners and field commanders choose priorities.
In addition, the system of Special Protection under the 1954 Hague Convention is in a state of relative dormancy due to its requirement that sites be located an adequate distance from military objectives, and because of the politicization of the inscription process during the Angkor debacle of the 1970s. World Heritage status functions as a stop-gap measure for some sites, but is financially infeasible for most States and, in any case, provides no additional legal protection.
The system of Enhanced Protection under the 1999 Second Protocol to the 1954 Hague Convention addresses these shortcomings by uniting three important considerations: wider scope, ease of access, and strong legal protection. This article recommends that States ratify the 1999 Second Protocol, nominate relevant sites and objects for Enhanced Protection, and support the system of Enhanced Protection by providing and requesting financial and technical assistance from the Fund for the Protection of Cultural Property in the Event of Armed Conflict.
About the Author
Seán Fobbe is Chief Legal Officer of RASHID International, a worldwide network of archaeologists, cultural heritage experts, and other professionals dedicated to safeguarding the cultural heritage of Iraq. He leads a team of elite lawyers in their fight to secure the international rule of law, end the destruction of Iraqi heritage, and establish accountability for international crimes. RASHID International is a registered and audited non-profit organization headquartered in Germany.
Seán graduated from Ludwig-Maximilians-Universität with a degree in law, earning an award for exceptionally outstanding achievements in international law and a coveted general distinction. He specializes in international law, with a focus on international humanitarian law, human rights law, and cultural heritage law.
Twitter: @FobbeSean
ORCID: 0000-0003-3808-7730
About RASHID International
RASHID International is a worldwide network of archaeologists and cultural heritage experts dedicated to safeguarding and promoting the cultural heritage of Iraq, ancient Mesopotamia. To assist our Iraqi colleagues, we collect and share information, research and expert knowledge, work to raise public awareness, and both develop and execute strategies to protect heritage sites and other cultural property through international cooperation, advocacy and technical assistance.
RASHID International is registered as a non-profit organisation in Germany and enjoys charitable tax-exempt status under German law. We are an organisation in special consultative status with the United Nations Economic and Social Council since 2019. Learn more about our work at www.rashid-international.org
All of our research is available open access here: https://zenodo.org/communities/rashid-international
Variations on the Author
Full text link“Variations on the Author” discusses two of Eduardo Coutinho’s recent films (Um Dia na Vida, from 2010, and Últimas Conversas, posthumously released in 2015) and their contribution to the general question of documentary authorship. The director’s filmography is characterized by a consistent yet self-effacing form of authorial self-inscription: Coutinho often features as an interviewer that rather than express opinions propels discourses; an interviewer that is good at listening. This mode of self-inscription characterizes him as an author who is not expressive but who is nonetheless markedly present on the screen. In Um Dia na Vida, however, Coutinho is completely absent form the image, while Últimas Conversas, on the contrary, includes a confessional prologue that moves the director from the margins to the center of his films. This article examines the ways in which these works stand out in the filmography of a director who offers new insights into the notion of cinematic authorship
Appropriate Similarity Measures for Author Cocitation Analysis
Full text linkWe provide a number of new insights into the methodological discussion about author cocitation analysis. We first argue that the use of the Pearson correlation for measuring the similarity between authors’ cocitation profiles is not very satisfactory. We then discuss what kind of similarity measures may be used as an alternative to the Pearson correlation. We consider three similarity measures in particular. One is the well-known cosine. The other two similarity measures have not been used before in the bibliometric literature. Finally, we show by means of an example that our findings have a high practical relevance.information science;Pearson correlation;cosine;similarity measure;author cocitation analysis
[R] Source Code des Corpus der Entscheidungen des Bundesverfassungsgerichts (CE-BVerfG-Source)
No full textÜberblick
Dieses R-Skript lädt alle auf www.bundesverfassungsgericht.de verfügbaren Entscheidungen des Bundesverfassungsgerichts (BVerfG) herunter und verarbeitet sie in einen reichhaltigen menschen- und maschinenlesbaren Korpus. Es ist die Basis für den Corpus der Entscheidungen des Bundesverfassungsgerichts (CE-BVerfG).
Alle mit diesem Skript erstellten Datensätze werden dauerhaft kostenlos und urheberrechtsfrei auf Zenodo, dem wissenschaftlichen Archiv des CERN, veröffentlicht. Alle Versionen sind mit einem persistenten Digital Object Identifier (DOI) versehen. Die neueste Version des Datensatzes ist immer über den Link der Concept DOI erreichbar: https://doi.org/10.5281/zenodo.3902658
Alle die Corona-Pandemie betreffenden Entscheidungen des Bundesverfassungsgerichts finden Sie zusätzlich separat dokumentiert und analysiert im Datensatz Corona-Rechtsprechung des Bundesverfassungsgerichts (BVerfG-Corona).
Das CE-BVerfG sollte nicht mit dem Corpus der amtlichen Entscheidungssammlung des Bundesverfassungsgerichts (C-BVerfGE) verwechselt werden. Letzterer zielt nur auf eine Abbildung der amtlichen Sammlung ab und ist deutlich kleiner.
Aktualisierung
Dieser Datensatz wird ca. alle 6 Monate aktualisiert. Benachrichtigungen über neue und aktualisierte Datensätze veröffentliche ich immer zeitnah auf Twitter unter @FobbeSean.
NEU in Version 2022-02-01
Vollständige Aktualisierung der Daten
Strenge Versionskontrolle von R packages mit renv
Kompilierung jetzt detailliert konfigurierbar, insbesondere die Parallelisierung
Parallelisierung nun vollständig mit future statt mit foreach und doParallel
Codebook-Erstellung stark beschleunigt durch Verwendung vorberechneter Diagramme
Fehlerhafte Kompilierungen werden vor der nächsten Kompilierung vollautomatisch aufgeräumt
Alle Ergebnisse werden automatisch fertig verpackt in den Ordner 'output' sortiert
README und CHANGELOG sind jetzt externe Markdown-Dateien, die bei der Kompilierung automatisiert eingebunden werden
Source Code des Changelogs zu Markdown konvertiert
REGEX-Tests im Detail kommentiert
Systemanforderungen
Betriebssystem
Das Skript in seiner veröffentlichten Form kann nur unter Linux ausgeführt werden, da es Linux-spezifische Optimierungen (z.B. Fork Cluster) und Shell-Kommandos (z.B. OpenSSL) nutzt. Das Skript wurde unter Fedora Linux entwickelt und getestet. Die zur Kompilierung benutzte Version entnehmen Sie bitte dem sessionInfo()-Ausdruck am Ende des jeweiligen Compilation Reports.
Software
Sie müssen die Programmiersprache R installiert haben. Starten Sie danach eine Session im Ordner des Projekts, Sie sollten automatisch zur Installation aller packages in der empfohlenen Version aufgefordert werden. Andernfalls führen Sie bitte folgenden Befehl aus:
renv::restore()
Um die PDF Reports zu kompilieren benötigen Sie eine LaTeX-Installation. Sie können diese auf Fedora wie folgt installieren:
sudo dnf install texlive-scheme-full
Alternativ können sie das R package tinytex installieren.
Parallelisierung
In der Standard-Einstellung wird das Skript vollautomatisch die maximale Anzahl an Rechenkernen/Threads auf dem System zu nutzen. Die Anzahl der verwendeten Kerne kann in der Konfigurationsatei angepasst werden. Wenn die Anzahl Threads auf 1 gesetzt wird, ist die Parallelisierung deaktiviert.
Speicherplatz
Auf der Festplatte sollten 8 GB Speicherplatz vorhanden sein.
Kompilierung
Alle Kommentare sind im roxygen2-Stil gehalten. Die beiden Skripte können daher auch ohne render() regulär als R-Skripte ausgeführt werden. Es wird in diesem Fall kein PDF-Bericht erstellt und Diagramme werden nicht abgespeichert.
Um den vollständigen Datensatz zu kompilieren, sowie Compilation Report und Codebook zu erstellen, kopieren Sie bitte alle im Source-Archiv bereitgestellten Dateien in einen leeren Ordner (!) und führen mit R diesen Befehl aus:
source("00_CE-BVerfG_FullCompile.R")
Bei der Prüfung der GPG-Signatur im Codebook wird ein Fehler auftreten und im Codebook dokumentiert, weil die Daten nicht mit meiner Original-Signatur versehen sind. Dieser Fehler hat jedoch keine Auswirkungen auf die Funktionalität und hindert die Kompilierung nicht.
Weitere Open Access Veröffentlichungen (Fobbe)
Website — www.seanfobbe.de
Open Data — https://zenodo.org/communities/sean-fobbe-data/
Source Code — https://zenodo.org/communities/sean-fobbe-code/
Volltexte regulärer Publikationen — https://zenodo.org/communities/sean-fobbe-publications/
Urheberrecht
Der Source Code und alle von mir bereitgestellten Rohdaten stehen unter einer MIT No Attribution (MIT-0)-Lizenz. Sie können sie frei für alle Zwecke nutzen.
Kontakt
Fehler gefunden? Anregungen? Melden Sie diese entweder im Issue Tracker auf GitHub oder schreiben Sie mir eine E-Mail an [email protected]
Corpus der Entscheidungen des Bundesgerichtshofs (CE-BGH)
No full textÜberblick
Das Corpus der Entscheidungen des Bundesgerichtshofs (CE-BGH) ist der bislang größte, frei verfügbare Datensatz von Entscheidungen des Bundesgerichtshofs. Er ist eine Zusammenstellung aller Entscheidungen die in der amtlichen Datenbank des Bundesgerichtshofs am jeweiligen Stichtag veröffentlicht waren.
Bitte beachten Sie das beiliegende Codebook! Es enthält wichtige Informationen zur korrekten Nutzung des Datensatzes. Es hilft auch bei der Entscheidung, welche Variante für Sie am besten geeignet ist. In der Regel empfehle ich für quantitative Forschung die CSV-Dateien und für traditionelle Forschung die PDF-Sammlung.
Für Praktiker:innen stelle ich zusätzlich nach Senat sortierte PDF-Sammlungen aller Leitsatzentscheidungen und aller Entscheidungen mit Namen (z.B. »Trabrennbahn«) zur Verfügung.
Aktualisierung
Dieser Datensatz wird ca. alle 6 Monate aktualisiert. Benachrichtigungen über neue und aktualisierte Datensätze veröffentliche ich immer zeitnah auf Twitter unter @FobbeSean.
NEU in Version 2022-02-12
Vollständige Aktualisierung der Daten
Strenge Kontrolle und semantische Sortierung aller Variablen entsprechend der Reihenfolge im Codebook
Datenstruktur wird nicht mehr im Codebook angezeigt um Fehler mit der UTF8-Kodierung und listings für LaTeX zu vermeiden
Strenge Versionskontrolle von R packages mit renv
Der Prozess der Kompilierung ist jetzt detailliert konfigurierbar, insbesondere die Parallelisierung
Parallelisierung nun vollständig mit future statt mit foreach und doParallel
Fehlerhafte Kompilierungen werden beim vor der nächsten Kompilierung vollautomatisch aufgeräumt
Alle Ergebnisse werden automatisch fertig verpackt in den Ordner 'output' sortiert
README und CHANGELOG sind jetzt externe Markdown-Dateien, die bei der Kompilierung automatisiert eingebunden werden
Issue #1 fixed: Senate normalisiert; die Variable "spruchkoerper_db" enthält nun die Präfixe "Strafsenat" und "Zivilsenat" vor der jeweiligen Senatsnummer um in den Dateinamen eine einfachere Orientierung zu ermöglichen
Issue #2 fixed: Variablen nicht mehr doppelt definiert
Issue #3 fixed: Alle Dateinamen-Präfixe nun korrekt
Source Code des Changelogs zu Markdown konvertiert
In der Vergangenheit fälschlich als "Platzhalter" aussortierte drei Dokumente sind nun im Datensatz enthalten
Das Diagramm "Entscheidungen je Registerzeichen" ist nun zu einer Log-Skala konvertiert um die Darstellung informativer zu gestalten
Features
Insgesamt bis zu 31 Variablen in der CSV-Variante
Fortlaufende Aktualisierung
Urheberrechtsfreiheit
Offene und plattformunabhängige Formate (PDF, TXT, CSV)
Verknüpfung mit PräsidentIn/Vize-PräsidentIn
Linguistische Kennzahlen
Umfangreiches Codebook
Compilation Report um den Erstellungs-Prozess zu erläutern
Dutzende Diagramme und Tabellen für alle Zwecke (im ZIP-Archiv 'ANALYSE')
Jedes Diagramm liegt in einem für den Druck (PDF) und das Web (PNG) optimierten Format vor. Tabellen sind im CSV-Format bereitgestellt und sind damit sowohl für Menschen als auch für Maschinen gut lesbar
Kryptographische Signaturen
Veröffentlichung des Source Codes
Eckdaten
Stichtag: 12. Februar 2022
Inhaltlicher Umfang: 68.997 Entscheidungen
Zeitlicher Umfang: 2000 bis 2022
Formate: PDF, TXT und CSV
Source Code und Compilation Report
Der gesamte Erstellungs-Prozess ist ab Version 2021-04-27 vollautomatisiert und detailliert dokumentiert. Mit jeder Kompilierung des vollständigen Datensatzes wird auch ein umfangreicher Compilation Report in einem attraktiv designten PDF-Format erstellt (ähnlich dem Codebook).
Der Compilation Report enthält den vollständigen Source Code, dokumentiert relevante Rechenergebnisse, gibt sekundengenaue Zeitstempel an und ist mit einem klickbaren Inhaltsverzeichnis versehen. Er ist zusammen mit dem Source Code hinterlegt. Wenn Sie sich für Details des Erstellungs-Prozesses interessieren, lesen Sie diesen bitte zuerst.
Der vollständige Source Code — sowohl für die Erstellung des Datensatzes, als auch für das Codebook — ist öffentlich einsehbar und dauerhaft erreichbar im wissenschaftlichen Archiv des CERN unter diesem Link hinterlegt: https://doi.org/10.5281/zenodo.5910138
Kryptographische Signaturen
Die Integrität und Echtheit der einzelnen Archive des Datensatzes sind durch eine Zwei- Phasen-Signatur sichergestellt.
In Phase I werden während der Kompilierung für jedes ZIP-Archiv Hash-Werte in zwei verschiedenen Verfahren (SHA2-256 und SHA3-512) berechnet und in einer CSV-Datei dokumentiert.
In Phase II wird diese CSV-Datei mit meinem persönlichen geheimen GPG-Schlüssel signiert. Dieses Verfahren stellt sicher, dass die Kompilierung von jedermann durchgeführt werden kann, insbesondere im Rahmen von Replikationen, die persönliche Gewähr für Ergebnisse aber dennoch vorhanden ist.
Die während der Kompilierung des Datensatzes erstellte CSV-Datei mit den Hash-Prüfsummen ist mit meiner persönlichen GPG-Signatur versehen. Der mit dieser Version korrespondierende Public Key ist sowohl mit dem Datensatz als auch mit dem Source Code hinterlegt. Er hat folgende Kenndaten:
Name: Sean Fobbe ([email protected])
Fingerabdruck: FE6F B888 F0E5 656C 1D25 3B9A 50C4 1384 F44A 4E42
Kein Urheberrecht: Public Domain
An den Entscheidungstexten und amtlichen Leitsätzen besteht gem. § 5 Abs. 1 UrhG kein Urheberrecht, da sie amtliche Werke sind. § 5 UrhG ist auf amtliche Datenbanken analog anzuwenden (BGH, Beschluss vom 28.09.2006 - I ZR 261/03, "Sächsischer Ausschreibungsdienst"). Alle eigenen Beiträge (z.B. durch Zusammenstellung und Anpassung der Metadaten) und damit den gesamten Datensatz stelle ich gemäß einer CC0 1.0 Universal Public Domain License vollständig urheberrechtsfrei.
Disclaimer
Dieser Datensatz ist eine private wissenschaftliche Initiative und steht weder mit dem Bundesgerichtshof noch mit den Herausgebern der BGHZ/BGHSt in Verbindung.
Weitere Open Access Veröffentlichungen (Fobbe)
Website — www.seanfobbe.de
Open Data — zenodo.org/communities/sean-fobbe-data/
Source Code — zenodo.org/communities/sean-fobbe-code/
Volltexte regulärer Publikationen — zenodo.org/communities/sean-fobbe-publications/
Kontakt
Fehler gefunden? Anregungen? Melden Sie diese entweder im Issue Tracker auf GitHub oder schreiben Sie mir eine E-Mail an [email protected]
Legal Data Science: Der moderne Weg zur Wahrheit
No full textAbstract
Corona, Klimawandel, Künstliche Intelligenz, Massenverfahren und Vieles mehr – die Herausforderungen der Moderne sind mit den traditionell dogmatischen, einzelfallbezogenen Methoden der Rechtswissenschaft und dem im FAZ-Politikteil erworbenen Allgemeinwissen kaum noch zu bewältigen. Daten und ihre Analyse rücken immer mehr in den Mittelpunkt. Abseits von rituell wiederholten Floskeln wie „Big Data ist die Zukunft!“, „KI wird grundlegende Veränderungen hervorrufen!“ und dem allseits beliebten „Daten sind das neue Öl!“ agieren Jurist:innen weitgehend hilf- und mutlos in dieser neuen Welt.
Wahrheit wird in der Moderne zunehmend durch Statistik geschaffen. Statistische Kennzahlen wie die 7-Tage-Corona-Inzidenz haben die Macht, eine gesamte Gesellschaft abzuschalten. Der Klimawandel ist kein einzelnes Ereignis, sondern vollzieht sich schleichend in Zehntel-Grad-Schritten, die kontinuierlich die prozentuale Wahrscheinlichkeit für Extremwetter, Naturkatastrophen und das Kippen von Umweltsystemen erhöhen. Große Sprachmodelle wie ChatGPT und GPT-4 erwecken den Eindruck, durch die statistische Vervollständigung von Wortfolgen wahre Antworten auf allgemeine und fachliche Probleme des Lebens geben zu können. Aber auch abseits dieser Megatrends beruht unser Verständnis von Wahrheit (z.B. Meinungsumfragen als Wählerwille, Wirksamkeit von Medikamenten, Beweiskraft von Gentests, Aufdeckung von gesundheitlichen Risiken durch kommerzielle Produkte) auf statistischen Hochrechnungen.
Wie können Jurist:innen – und vor allem Richter:innen – mit Wahrheit und Wahrscheinlichkeit besser umgehen lernen? Wie lässt sich für Praktiker:innen zumindest eine Basiskompetenz in der Datenanalyse erwerben? Legal Data Science kann eine Brücke zwischen dem Informationsbedarf praktizierender Jurist:innen und den komplexen Wahrheiten der Moderne schaffen. Wir werden einige grundlegende Konzepte besprechen, hilfreiche (aber grobe!) Leitlinien aufstellen und danach sofort an praktischen Problemen arbeiten und dafür leicht zu erlernende, aber sehr nützliche statistische Methoden anwenden.
Der praktische Teil ist zum Mitmachen! Sie können selbstverständlich zusehen, aber nur in der Anwendung lernt man Datenanalyse richtig. Testen Sie bitte im Vorfeld den Link zu dem Statistik-Werkzeug R, indem Sie „1+1“ eingeben und „Enter“ drücken: https://webr.r-wasm.org/latest/ (benötigt 1-2 Minuten zum Laden). Es ist keine Installation notwendig, alles passiert lokal in Ihrem Browser.
Kontext
Diese Präsentation war Grundlage für den von Seán Fobbe am 3. Mai 2023 auf Einladung der Digitalen Richterschaft gehaltenen Vortrag »Legal Data Science: Der moderne Weg zur Wahrheit«.
Varianten
Die Präsentation ist in zwei Varianten veröffentlicht:
Nur Folien
Folien und Notizen (Hinweise, Literatur zur Vertiefung und Quellenangaben)
Einstieg in Legal Data Science
Um Ihnen den Einstieg in Legal Data Science zu erleichtern habe ich für Sie auf meiner Homepage eine Materialsammlung zusammengestellt: Wie fange ich mit Legal Data Science an?
Vertiefung
Fobbe, S. (2022). Legal Data Science verständlich erklärt — Teil I: Was ist das?. Legal Tribune Online. https://www.lto.de/persistent/a_id/48673/
Fobbe, S. (2022). Legal Data Science verständlich erklärt — Teil II: Wie man sie nutzen kann. Legal Tribune Online. https://www.lto.de/persistent/a_id/49024/
Fobbe, S. (2021). Juristische Netzwerkdaten für Einsteiger. RECHTS|EMPIRIE. https://rechtsempirie.de/10.25527/re.2021.11/juristische-netzwerkdaten-fuer-einsteiger/
Fobbe, S. (2021). Open Legal Data: Das Fundament des Rechtsstaates. VOTUM, Heft 1, 21–26. https://doi.org/10.5281/zenodo.4646696
Über den Vortragenden
Seán Fobbbe ist Völkerrechtler und Legal Data Scientist. Seine Forschungsinteressen liegen im internationalen Menschenrechtsschutz, der Friedensforschung, dem Kulturgüterschutz und der maschinellen Analyse juristischer Texte mittels statistischer Methoden.
Website: www.seanfobbe.d
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