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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 |
Dateien zu diesem Datensatz:
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