Original scientific paper
https://doi.org/10.21860/j.15.2.12
Povećanje učinkovitosti: analiza ishoda klasifikacije u velikim skupovima podataka korejskih pravnih dokumenata
Ye-Chan Park
; Department of Artificial Intelligence, Chung-Ang University, Seoul, Republic of Korea
Hanyong Lee
; Department of Artificial Intelligence, Chung-Ang University, Seoul, Republic of Korea
Jaesung Lee
; Department of Artificial Intelligence, Chung-Ang University, Seoul, Republic of Korea
Abstract
Rad predstavlja integrirani pristup koji kombinira modele umjetne inteligencije u svrhu automatske klasifikacije i predviđanja korejskih pravnih presuda. S obzirom na složenost korejskog pravnog sustava i raznolikosti njegovih pravnih pitanja, ova studija koristi transformerski model za klasifikaciju i predviđanje dokumenata pravnih presuda. Koristeći ove modele, ova se studija bavi izazovima koji su nametnuti zbog kompleksnog pravnog jezika te raznolikih tema koje su dio korejskih pravnih dokumenata, značajno poboljšavajući učinkovitost i točnost zadataka klasifikacije. Predloženi pristup poboljšava automatizaciju i pouzdanost predviđanja pravnih dokumenata, pokazujući izniman učinak u upravljanju složenošću pravnog jezika. Konkretno, modeli olakšavaju dublje razumijevanje konteksta korejskih pravnih presuda, povećavajući time pouzdanost predviđanja ishoda postupaka. Štoviše, ova studija uvodi novi integrirani okvir koji značajno poboljšava učinak automatizirane obrade pravnih dokumenata i sustava predviđanja. Ovaj okvir podržava pravne konzultacije, upravljanje dokumentima i automatizirane sustave presuda, što predstavlja značajan napredak u primjeni umjetne inteligencije u pravnom području.
Keywords
klasifikacija pravnih predmeta; pravna analiza; transformerski model; obrada pravnog teksta
Hrčak ID:
329684
URI
Publication date:
31.3.2025.
Visits: 922 *