論文の概要: A Feasibility Experiment on the Application of Predictive Coding to Instant Messaging Corpora

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.11084v1
• Date: Thu, 14 Aug 2025 21:43:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-18 14:51:23.679317
• Title: A Feasibility Experiment on the Application of Predictive Coding to Instant Messaging Corpora
• Title（参考訳）: インスタントメッセージコーパスへの予測符号化の適用可能性実験
• Authors: Thanasis Schoinas, Ghulam Qadir,
• Abstract要約: データ管理のワークフローを利用して、メッセージを日々のチャットにグループ化し、続いて特徴選択とロジスティック回帰分類を行う。 定量的な情報に富んだInstant Bloombergデータセット上で、我々の方法論をテストする。
• 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: Predictive coding, the term used in the legal industry for document classification using machine learning, presents additional challenges when the dataset comprises instant messages, due to their informal nature and smaller sizes. In this paper, we exploit a data management workflow to group messages into day chats, followed by feature selection and a logistic regression classifier to provide an economically feasible predictive coding solution. We also improve the solution's baseline model performance by dimensionality reduction, with focus on quantitative features. We test our methodology on an Instant Bloomberg dataset, rich in quantitative information. In parallel, we provide an example of the cost savings of our approach.
• Abstract（参考訳）: 予測符号化(英: Predictive coding)とは、機械学習を用いた文書分類法で用いられる用語で、データセットがインスタントメッセージを構成する場合、その非公式な性質と小さなサイズのため、さらなる課題が提示される。 本稿では、日中チャットにメッセージをグループ化するためのデータ管理ワークフローを利用し、続いて特徴選択とロジスティック回帰分類器を用いて、経済的に実現可能な予測符号化ソリューションを提供する。 また,量的特徴に焦点をあて,次元還元による解のベースラインモデル性能も向上する。 我々は、定量情報に富んだInstant Bloombergデータセット上で、我々の方法論をテストする。 並行して、私たちはアプローチのコスト削減の例を示します。

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