法律文档审查中深度学习用于文本分类的实证研究
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2019-04-04 v1 机器学习
摘要
预测编码已被广泛用于法律事务中，以在大量电子存储信息中查找相关或特权文档。它显著节省了时间与成本。逻辑回归（LR）与支持向量机（SVM）是预测编码中两种流行的机器学习算法。近来，深度学习在许多行业受到大量关注。本文报告了我们在法律文档审查中使用深度学习的初步研究。具体而言，我们进行了实验，将深度学习结果与在四个真实法律事务数据集上使用SVM算法所获得的结果进行比较。我们的结果表明，CNN在较大规模训练数据集上表现更好，应成为法律行业文本分类的适用方法。
引用
@article{arxiv.1904.01723,
title = {Empirical Study of Deep Learning for Text Classification in Legal Document Review},
author = {Fusheng Wei and Han Qin and Shi Ye and Haozhen Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.01723},
year = {2019}
}
备注
2018 IEEE International Conference on Big Data (Big Data)