ABSTRACT Sedan de senaste åren har datorer blivit en framträdande del av domstolen. Domstolarna genererar en enorm mängd ostrukturerad text dagligen. Utdrag av den önskade informationen från denna ostrukturerade lagtext är en av de viktigaste frågorna. Så det finns ett behov av att utveckla ett intelligent system som automatiskt kan hitta användbar och kritisk information från den tillgängliga texten. Ett sådant system kommer att hjälpa domare och advokater i deras domar och rättegångar, vanliga människor att förstå rätt och hitta lämplig advokat för sina juridiska frågor. Därför, i denna forskning, Punjab University Legal Mining System (PULMS) utvecklas med hjälp av tre olika övervakade maskininlärning algoritmer; villkorligt slumpmässigt fält (CRF), maximal entropi (MaxEnt) och trigram N tagg (TNT). För att utbilda systemet, 304 kriminella diverse domar av Lahore High Court (LHC) i Pakistan är manuellt taggade för nio namngivna enheter (NE). Efter träning, bland tre maskininlärningsalgoritmer, uppnådde systemet betydande precision, återkallande och f-mätning med hjälp av CRF som är 0,97, 0,87 respektive 0,89. Juridisk text gruvdrift, information utvinning, namngivna enhet erkännande, rättsliga förfaranden, straffrättsliga domar.
Det använde CRF och uppnår betydande precision 0,97, återkalla 0.87 och f-åtgärd 0.89 REF.
Information Mining From Criminal Judgments of Lahore High Court
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}