論文の概要: Detecting Privileged Documents by Ranking Connected Network Entities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.08073v1
• Date: Mon, 08 Dec 2025 22:16:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-10 22:28:07.7383
• Title: Detecting Privileged Documents by Ranking Connected Network Entities
• Title（参考訳）: 接続されたネットワークエンティティのランク付けによるプリヴィレグド文書の検出
• Authors: Jianping Zhang, Han Qin, Nathaniel Huber-Fliflet,
• Abstract要約: 本稿では,メールヘッダメタデータから派生した人間エンティティのネットワークを構築することにより,特権文書を識別するためのリンク解析手法を提案する。 主要な前提は、弁護士と頻繁に交流する個人は特権的なコミュニケーションに参加する傾向にあるということである。 実験結果は、特権文書検出のための法定エンティティのランク付けにおけるアルゴリズムの有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.208621325426645
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper presents a link analysis approach for identifying privileged documents by constructing a network of human entities derived from email header metadata. Entities are classified as either counsel or non-counsel based on a predefined list of known legal professionals. The core assumption is that individuals with frequent interactions with lawyers are more likely to participate in privileged communications. To quantify this likelihood, an algorithm assigns a score to each entity within the network. By utilizing both entity scores and the strength of their connections, the method enhances the identification of privileged documents. Experimental results demonstrate the algorithm's effectiveness in ranking legal entities for privileged document detection.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,メールヘッダメタデータから派生した人間エンティティのネットワークを構築することにより,特権文書を識別するためのリンク解析手法を提案する。 エンティティは、既知の法律専門家の事前定義されたリストに基づいて、カウンセラーまたは非カウンセラーに分類される。 主要な前提は、弁護士と頻繁に交流する個人は特権的なコミュニケーションに参加する傾向にあるということである。 この可能性の定量化のために、アルゴリズムはネットワーク内の各エンティティにスコアを割り当てる。 エンティティスコアと接続の強度を両立させることで、特権文書の識別を強化する。 実験結果は、特権文書検出のための法定エンティティのランク付けにおけるアルゴリズムの有効性を示す。

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