Abstract Predictive kodning har i stor utsträckning använts i rättsliga frågor för att hitta relevanta eller privilegierade dokument i stora uppsättningar elektroniskt lagrad information. Det sparar tid och kostnad avsevärt. Logistisk regression (LR) och Support Vector Machines (SVM) är två populära maskininlärningsalgoritmer som används i prediktiv kodning. Nyligen fick djupt lärande mycket uppmärksamhet i många branscher. I det här dokumentet redogörs för våra förstudier när det gäller att använda sig av djupinlärning i genomgången av juridiska dokument. Speciellt utförde vi experiment för att jämföra djupinlärningsresultat med resultat som erhållits med hjälp av en SVM-algoritm på de fyra datauppsättningarna av verkliga juridiska frågor. Våra resultat visade att CNN presterade bättre med större volym av träningsdata och bör vara en lämplig metod i textklassificeringen inom legal industri.
Wei och Al. REF använde ett Convolution Neural Network (CNN) för att genomföra textklassificering för granskning av juridiska dokument, och deras experimentella resultat visar att CNN-modellen presterar mycket bättre än SVM med en större volym träningsdatauppsättning.
Empirical Study of Deep Learning for Text Classification in Legal Document Review
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}