Information-sextraktion und Entitätserkennung aus juristischen Daten - Kundu, Aninda
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In der Rechtsbranche fallen umfangreiche Textdaten an, oft in Form von langen Dokumenten, die mehr als 70 Seiten umfassen. Anwälte benötigen nur bestimmte, relevante Informationen aus diesen Dokumenten, und die manuelle Analyse ist zeit- und arbeitsintensiv. Text Mining und die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) bieten leistungsstarke Werkzeuge, um diese Herausforderung zu bewältigen, indem sie die Extraktion sinnvoller Informationen automatisieren und irrelevante Details ignorieren.Mithilfe von Techniken des maschinellen Lernens identifiziert diese Methode Schlüsselelemente, wie z. B.…mehr

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Produktbeschreibung
In der Rechtsbranche fallen umfangreiche Textdaten an, oft in Form von langen Dokumenten, die mehr als 70 Seiten umfassen. Anwälte benötigen nur bestimmte, relevante Informationen aus diesen Dokumenten, und die manuelle Analyse ist zeit- und arbeitsintensiv. Text Mining und die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) bieten leistungsstarke Werkzeuge, um diese Herausforderung zu bewältigen, indem sie die Extraktion sinnvoller Informationen automatisieren und irrelevante Details ignorieren.Mithilfe von Techniken des maschinellen Lernens identifiziert diese Methode Schlüsselelemente, wie z. B. Klauseln, Absätze oder einzelne Datenpunkte, in einem gesamten Dokument. Durch den Einsatz von Text Mining können Anwälte die wichtigsten Informationen effizient extrahieren, so dass sie sich auf die Rückmeldung an ihre Mandanten konzentrieren können, anstatt übermäßig viel Zeit mit der Überprüfung von Dokumenten zu verbringen. Dieser Ansatz rationalisiert die juristische Analyse, spart Zeit und steigert die Produktivität.
Autorenporträt
Aninda Kundu è professore assistente presso l'Università di Adamas e professionista esperto di scienza dei dati con esperienza nei settori delle telecomunicazioni, delle assicurazioni e legale. In precedenza, ha lavorato come scienziato dei dati, concentrandosi sull'analisi dei clienti, sulla modellazione dei rischi e sull'estrazione di testi utilizzando l'apprendimento automatico e l'elaborazione del linguaggio naturale per ottimizzare le operazioni.