論文の概要: Text clustering applied to data augmentation in legal contexts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08683v1
• Date: Mon, 8 Apr 2024 16:18:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-21 19:54:47.218832
• Title: Text clustering applied to data augmentation in legal contexts
• Title（参考訳）: 法的文脈におけるデータ拡張へのテキストクラスタリングの適用
• Authors: Lucas José Gonçalves Freitas, Thaís Rodrigues, Guilherme Rodrigues, Pamella Edokawa, Ariane Farias,
• Abstract要約: 本研究では、自然言語処理ツールの力を利用して、専門家が慎重にキュレートしたデータセットを強化する。 データ拡張クラスタリングベースの戦略は、分類モデルの精度と感度の指標を著しく向上させた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data analysis and machine learning are of preeminent importance in the legal domain, especially in tasks like clustering and text classification. In this study, we harnessed the power of natural language processing tools to enhance datasets meticulously curated by experts. This process significantly improved the classification workflow for legal texts using machine learning techniques. We considered the Sustainable Development Goals (SDGs) data from the United Nations 2030 Agenda as a practical case study. Data augmentation clustering-based strategy led to remarkable enhancements in the accuracy and sensitivity metrics of classification models. For certain SDGs within the 2030 Agenda, we observed performance gains of over 15%. In some cases, the example base expanded by a noteworthy factor of 5. When dealing with unclassified legal texts, data augmentation strategies centered around clustering prove to be highly effective. They provide a valuable means to expand the existing knowledge base without the need for labor-intensive manual classification efforts.
• Abstract（参考訳）: データ分析と機械学習は、特にクラスタリングやテキスト分類といったタスクにおいて、法律分野において重要な意味を持つ。 本研究では,自然言語処理ツールの力を利用して,専門家が慎重にキュレートしたデータセットの強化を行った。 このプロセスは、機械学習技術を用いた法的テキストの分類ワークフローを大幅に改善した。 我々は、国連2030アジェンダの持続可能な開発目標(SDG)データを実践的なケーススタディとして検討した。 データ拡張クラスタリングベースの戦略は、分類モデルの精度と感度の指標を著しく向上させた。 2030年のアジェンダの特定のSDGでは、パフォーマンスが15%以上向上した。 ある場合、サンプルベースは注目すべき因子5で拡張される。 非分類の法的テキストを扱う場合、クラスタリングを中心としたデータ拡張戦略は非常に効果的であることが証明されている。 労働集約的な手作業による分類を必要とせずに、既存の知識基盤を拡張する貴重な手段を提供する。

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