論文の概要: Brazilian Court Documents Clustered by Similarity Together Using Natural
Language Processing Approaches with Transformers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.07182v1
- Date: Thu, 14 Apr 2022 18:25:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-18 14:44:54.856396
- Title: Brazilian Court Documents Clustered by Similarity Together Using Natural
Language Processing Approaches with Transformers
- Title（参考訳）: トランスフォーマーを用いた自然言語処理アプローチによる類似性によって集約されたブラジルの裁判所文書
- Authors: Raphael Souza de Oliveira and Erick Giovani Sperandio Nascimento
- Abstract要約: 本研究の目的は、推論グループで達成できる司法文書間の類似度を検出することである。
ブラジルポルトガル語で事前訓練されたBERT、GPT-2、RoBERTaの変圧器に基づく6つのNLP技術を適用している。
教師なし学習は、集団の要素と中心体の間の距離のコサインに基づいて、モデルの質を計算し、訴訟をクラスタリングするために使用された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Recent advances in Artificial intelligence (AI) have leveraged promising
results in solving complex problems in the area of Natural Language Processing
(NLP), being an important tool to help in the expeditious resolution of
judicial proceedings in the legal area. In this context, this work targets the
problem of detecting the degree of similarity between judicial documents that
can be achieved in the inference group, by applying six NLP techniques based on
transformers, namely BERT, GPT-2 and RoBERTa pre-trained in the Brazilian
Portuguese language and the same specialized using 210,000 legal proceedings.
Documents were pre-processed and had their content transformed into a vector
representation using these NLP techniques. Unsupervised learning was used to
cluster the lawsuits, calculating the quality of the model based on the cosine
of the distance between the elements of the group to its centroid. We noticed
that models based on transformers present better performance when compared to
previous research, highlighting the RoBERTa model specialized in the Brazilian
Portuguese language, making it possible to advance in the current state of the
art in the area of NLP applied to the legal sector.
- Abstract（参考訳）: 最近の人工知能(ai)の進歩は、自然言語処理(nlp)領域における複雑な問題を解決するために有望な結果を活用し、法的領域における司法手続の迅速な解決に役立つ重要なツールとなっている。
この文脈では、ブラジルポルトガル語で事前訓練されたBERT、GPT-2、RoBERTaという変圧器をベースとした6つのNLP技術を適用することにより、推論グループで達成できる司法文書間の類似度を検出する問題と、21万件の訴訟手続を専門とする。
文書は前処理され、その内容はこれらのNLP技術を用いてベクトル表現に変換された。
教師なし学習は、集団の要素と中心体の間の距離のコサインに基づいてモデルの品質を計算し、訴訟をクラスタリングするために使用された。
トランスフォーマに基づくモデルは,ブラジルポルトガル語を専門とするロベルタモデルに注目し,法学分野に適用されるnlpの領域における現在の技術の発展を可能にした。
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