NOVOTNÁ, Tereza, Jakub HARAŠTA a Jakub KÓL. Topic Modelling of the Czech Supreme Court Decisions. Online. In Kevin D. Ashley, Katie Atkinson, L. Karl Branting, Enrico Francesconi, Matthias Grabmair, Vern R. Walker, Bernhard Waltl, Adam Zachary Wyner. Proceedings of the Fourth Workshop on Automated Semantic Analysis of Information in Legal Text held online in conjunction with the 33rd International Conference on Legal Knowledge and Information Systems (JURIX 2020). CEUR WS, vol. 2764. Aachen, Německo: CEUR Workshop Proceedings, 2020. s. 1-5. ISSN 1613-0073. [citováno 2024-04-23]
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Topic Modelling of the Czech Supreme Court Decisions
Autoři NOVOTNÁ, Tereza (203 Česká republika, garant, domácí), Jakub HARAŠTA (203 Česká republika, domácí) a Jakub KÓL (203 Česká republika)
Vydání CEUR WS, vol. 2764. Aachen, Německo, Proceedings of the Fourth Workshop on Automated Semantic Analysis of Information in Legal Text held online in conjunction with the 33rd International Conference on Legal Knowledge and Information Systems (JURIX 2020), od s. 1-5, 5 s. 2020.
Nakladatel CEUR Workshop Proceedings
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 50501 Law
Stát vydavatele Německo
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání elektronická verze "online"
WWW Open access sborníku
Kód RIV RIV/00216224:14220/20:00117354
Organizační jednotka Právnická fakulta
ISSN 1613-0073
Klíčová slova anglicky topic modelling; Latent Dirichlet Allocation; Non-negative Matrix Factorization; court decisions; coherence score
Štítky rivok
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnila: Mgr. Petra Georgala, učo 32967. Změněno: 29. 3. 2021 16:05.
Anotace
The Czech Supreme Court produces significant amount of decisions totalling more than 130 000 decisions since 1993. The amount makes it difficult for law practitioners to research this case law. This work focuses on topic models for enhanced information retrieval through identification of case law approaching the same or similar issues. We provide initial quantitative evaluation of Latent Dirichlet Allocation (LDA) and Non-negative Matrix Factorization (NMF) models according to CV coherence score for different number of topics modelled n= {10, 20, ..., 90, 100}. Additionally, we provide qualitative evaluation for LDA and NMF models n= {20, 30} that will serve as a starting point for subsequent expert-user evaluation.
Návaznosti
MUNI/A/1454/2019, interní kód MUNázev: Automatické zpracování soudních rozhodnutí: experiment s uživateli
Investor: Masarykova univerzita, Automatické zpracování soudních rozhodnutí: experiment s uživateli, DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
VytisknoutZobrazeno: 23. 4. 2024 16:52