論文の概要: Empirical Evaluation of Embedding Models in the Context of Text Classification in Document Review in Construction Delay Disputes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09859v1
• Date: Thu, 16 Jan 2025 22:12:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-20 13:56:58.703394
• Title: Empirical Evaluation of Embedding Models in the Context of Text Classification in Document Review in Construction Delay Disputes
• Title（参考訳）: 建設遅延問題における文書レビューにおけるテキスト分類の文脈における埋め込みモデルの実証評価
• Authors: Fusheng Wei, Robert Neary, Han Qin, Qiang Mao, Jianping Zhang,
• Abstract要約: テキスト埋め込みはテキストデータの数値表現であり、単語、フレーズ、文書全体を実数のベクトルに変換する。 本稿では,4つの異なるモデルの包括的比較分析を通じて,異なる埋め込みを評価する作業について述べる。 K-Nearest Neighbors (KNN) と Logistic Regression (LR) の両方を用いてバイナリ分類タスクを行い、特にラベル付きデータセット内でテキストスニペットが 'delay' あるいは 'not delay' に関連付けられているかどうかを判断する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.076874513889027
• License:
• Abstract: Text embeddings are numerical representations of text data, where words, phrases, or entire documents are converted into vectors of real numbers. These embeddings capture semantic meanings and relationships between text elements in a continuous vector space. The primary goal of text embeddings is to enable the processing of text data by machine learning models, which require numerical input. Numerous embedding models have been developed for various applications. This paper presents our work in evaluating different embeddings through a comprehensive comparative analysis of four distinct models, focusing on their text classification efficacy. We employ both K-Nearest Neighbors (KNN) and Logistic Regression (LR) to perform binary classification tasks, specifically determining whether a text snippet is associated with 'delay' or 'not delay' within a labeled dataset. Our research explores the use of text snippet embeddings for training supervised text classification models to identify delay-related statements during the document review process of construction delay disputes. The results of this study highlight the potential of embedding models to enhance the efficiency and accuracy of document analysis in legal contexts, paving the way for more informed decision-making in complex investigative scenarios.
• Abstract（参考訳）: テキスト埋め込みはテキストデータの数値表現であり、単語、フレーズ、文書全体を実数のベクトルに変換する。 これらの埋め込みは連続ベクトル空間におけるテキスト要素間の意味的意味と関係をキャプチャする。 テキスト埋め込みの第一の目的は、数値入力を必要とする機械学習モデルによるテキストデータの処理を可能にすることである。 様々な用途に多くの埋め込みモデルが開発されている。 本稿では,4つの異なるモデルの包括的比較分析を通じて,テキスト分類の有効性に焦点をあてて,異なる埋め込みを評価する作業について述べる。 K-Nearest Neighbors (KNN) と Logistic Regression (LR) の両方を用いてバイナリ分類タスクを行い、特にラベル付きデータセット内でテキストスニペットが 'delay' あるいは 'not delay' に関連付けられているかどうかを判断する。 本研究は,建設遅延紛争の文書レビュー過程における遅延関連文の識別を目的とした,教師付きテキスト分類モデルの訓練用テキストスニペット埋め込みについて検討する。 本研究は, 法的文脈における文書解析の効率性と精度を高めるための埋め込みモデルの可能性を強調し, 複雑な調査シナリオにおいて, より深い意思決定を行うための道を開くものである。

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