論文の概要: Improving Legal Entity Recognition Using a Hybrid Transformer Model and Semantic Filtering Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08521v1
- Date: Fri, 11 Oct 2024 04:51:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-30 23:24:44.952323
- Title: Improving Legal Entity Recognition Using a Hybrid Transformer Model and Semantic Filtering Approach
- Title(参考訳): ハイブリッド変圧器モデルと意味的フィルタリング手法による法的エンティティ認識の改善
- Authors: Duraimurugan Rajamanickam,
- Abstract要約: 本稿では,法律テキスト処理用に微調整された変圧器モデルであるLegal-BERTの精度と精度を向上させる新しいハイブリッドモデルを提案する。
15,000の注釈付き法律文書のデータセット上で、F1スコア93.4%を達成し、従来の手法よりも精度とリコールが大幅に向上したことを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Legal Entity Recognition (LER) is critical in automating legal workflows such as contract analysis, compliance monitoring, and litigation support. Existing approaches, including rule-based systems and classical machine learning models, struggle with the complexity of legal documents and domain specificity, particularly in handling ambiguities and nested entity structures. This paper proposes a novel hybrid model that enhances the accuracy and precision of Legal-BERT, a transformer model fine-tuned for legal text processing, by introducing a semantic similarity-based filtering mechanism. We evaluate the model on a dataset of 15,000 annotated legal documents, achieving an F1 score of 93.4%, demonstrating significant improvements in precision and recall over previous methods.
- Abstract(参考訳): 法的エンティティ認識(LER)は、契約分析、コンプライアンス監視、訴訟支援などの法的ワークフローを自動化する上で重要である。
ルールベースのシステムや古典的な機械学習モデルを含む既存のアプローチは、特にあいまいさやネストされたエンティティ構造を扱う際に、法的文書やドメイン特異性の複雑さに悩まされている。
本稿では,意味的類似性に基づくフィルタリング機構を導入することで,法律テキスト処理用に微調整されたトランスフォーマモデルである Legal-BERT の精度と精度を向上させる新しいハイブリッドモデルを提案する。
15,000の注釈付き法律文書のデータセット上で、F1スコア93.4%を達成し、従来の手法よりも精度とリコールが大幅に向上したことを示す。
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