面向法律文档审查的图像分析：一种迁移学习方法
计算机视觉与模式识别
2019-12-30 v1 机器学习
摘要
尽管电子发现中的技术辅助审查一直聚焦于文本数据，但对先进分析以辅助审查多媒体内容的需求正在上升。在本文中，我们展示了深度学习和计算机视觉在法律行业图像数据技术辅助审查中的若干应用。这些应用包括图像分类、图像聚类和目标检测。我们使用迁移学习技术，借助已建立的预训练模型进行特征提取和微调。这些应用是法律行业图像文档审查中的首创。我们通过解决真实世界的业务挑战来展示这些应用的有效性。
引用
@article{arxiv.1912.12169,
title = {Image Analytics for Legal Document Review: A Transfer Learning Approach},
author = {Nathaniel Huber-Fliflet and Fusheng Wei and Haozhen Zhao and Han Qin and Shi Ye and Amy Tsang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.12169},
year = {2019}
}
备注
2019 IEEE International Conference on Big Data (Big Data)