法律领域分类：新加坡最高法院判决上文本分类器的比较研究
计算与语言
2019-04-16 v1
摘要
本文对各种机器学习（“ML”）方法将判决分类到法律领域的性能进行了比较研究。使用一个包含 6,227 份新加坡最高法院判决的新数据集，我们研究了当应用于由少量但冗长文档构成的法律语料库时，最先进的 NLP 方法与传统统计模型相比表现如何。所有测试的方法，包括主题模型、词嵌入和基于语言模型的分类器，仅用几百份判决就表现良好。然而，仍需更多工作来为法律领域优化最先进的方法。
引用
@article{arxiv.1904.06470,
title = {Legal Area Classification: A Comparative Study of Text Classifiers on Singapore Supreme Court Judgments},
author = {Jerrold Soh Tsin Howe and Lim How Khang and Ian Ernst Chai},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.06470},
year = {2019}
}
备注
Accepted to the 1st Workshop on Natural Legal Language Processing (co-located with NAACL2019)