Bírósági határozatok automatikus címkézése a Digital-Twin-Distiller segítségével

Ez a cikk több mint egy éve került publikálásra. A cikkben szereplő információk a megjelenéskor pontosak voltak, de mára elavultak lehetnek.

Jogászok és gépi tanulás: a bírósági határozatok klasszifikálása algoritmus segítségével.

A jogi forráskutatás a jogászi munka egyik legidőigényesebb feladata. Ez többek között azért van, mert az egyéni ügy szempontjából releváns esetjog megtalálása a nagy mennyiségű bírósági adathalmazon keresztül sok esetben nehézséget okoz a jogász felhasználónak. Ezen tud segíteni a bírósági határozatok strukturáltabbá tétele, aminek az egyik módszere a határozatok pertárgy szerinti kategorizálása. A Wolters Kluwer Hungary és a MONTANA Tudásmenedzsment Kft. ezért közösen létrehoztak egy gépi tanuláson alapuló olyan algoritmust, ami képes a többnyire hosszú bírósági határozatok szövegét egy vagy több rá illő pertárgy kategóriába besorolni. Ez a megoldás képes egyfelől a szerkesztők munkájának a hatékonyságának a növelésére, másfelől az ügyfelek szempontjából jelentősen tudja javítani az egyes bírósági dokumentumok megtalálásának pontosságát és gyorsaságát.

Akit mélyebben érdekel az algoritmus működése és eredményei, az cikksorozatunkban részletesen is megismerheti a kutatás egyes lépéseit és eredményeit.

Az eddig megjelent részek:

Jogászok vs. algoritmusok: a gépi tanulás teljesítményének mérése a gyakorlatban egy LegalTech probléma esetén I.

Jogászok vs. algoritmusok II.: a gépi tanulás teljesítményének mérése egy gyakorlati LegalTech probléma esetén

Jogászok vs. algoritmusok III.: az elsődleges eredmények

Kövesse LegalTech sorozatunkat keddenként a Jövő jogásza rovatban!

---