Machine Extraction of Tax Laws from Legislative Texts

باستخدام كجن من الرموز المجمعة من الدول الأمريكية التي تحتوي على أقسام قانون الضرائب المسمى، نقوم بتدريب نصوص النصوص لوضع علامة على وثائق القانون الضريبي تلقائيا، وعلاوة على تحديد مصدر الإيرادات المرتبط (على سبيل المثال الدخل أو الممتلكات أو المبيعات).بعد تقييم أداء المصنف في بيانات الاختبار المحتفظ بها، نطبقها على جثة تاريخية لتشريعات الدولة الأمريكية لاستخراج تدفق القوانين ذات الصلة على مر السنين في عام 1910 حتى عام 2010. نحن نوثقة أن المصنفين فعالة في الكوربوس التاريخية، على سبيل المثالمن خلال اكتشاف مؤسسات الضرائب ذات الدخل الشخصي الحكومي.يتم نشر النماذج المدربة مع رمز النسخ المتماثل في https://github.com/luyang521/tax-classification.

Using a corpus of compiled codes from U.S. states containing labeled tax law sections, we train text classifiers to automatically tag tax-law documents and, further, to identify the associated revenue source (e.g. income, property, or sales). After evaluating classifier performance in held-out test data, we apply them to an historical corpus of U.S. state legislation to extract the flow of relevant laws over the years 1910 through 2010. We document that the classifiers are effective in the historical corpus, for example by automatically detecting establishments of state personal income taxes. The trained models with replication code are published at https://github.com/luyang521/tax-classification.