Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-37899
Titel: Predicting the Law Area and Decisions of French Supreme Court Cases
VerfasserIn: Şulea, Octavia-Maria
Zampieri, Marcos
Vela, Mihaela
van Genabith, Josef
Sprache: Englisch
Titel: Proceedings of the International Conference Recent Advances in Natural Language Processing, RANLP 2017
Seiten: 716–722
Verlag/Plattform: INCOMA Ltd.
Erscheinungsjahr: 2017
Erscheinungsort: Shumen, Bulgaria
Konferenzort: Varna, Bulgaria
DDC-Sachgruppe: 400 Sprache, Linguistik
Dokumenttyp: Konferenzbeitrag (in einem Konferenzband / InProceedings erschienener Beitrag)
Abstract: In this paper, we investigate the application of text classification methods to predict the law area and the decision of cases judged by the French Supreme Court. We also investigate the influence of the time period in which a ruling was made over the textual form of the case description and the extent to which it is necessary to mask the judge’s motivation for a ruling to emulate a real-world test scenario. We report results of 96% f1 score in predicting a case ruling, 90% f1 score in predicting the law area of a case, and 75.9% f1 score in estimating the time span when a ruling has been issued using a linear Support Vector Machine (SVM) classifier trained on lexical features.
DOI der Erstveröffentlichung: 10.26615/978-954-452-049-6_092
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291--ds-378999
hdl:20.500.11880/34336
http://dx.doi.org/10.22028/D291-37899
ISBN: 9789544520496
Datum des Eintrags: 14-Nov-2022
Fakultät: P - Philosophische Fakultät
Fachrichtung: P - Sprachwissenschaft und Sprachtechnologie
Professur: P - Prof. Dr. Elke Teich
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

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