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http://hdl.handle.net/10119/9560
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| タイトル: | Update Legal Documents Using Hierarchical Ranking Models and Word Clustering |
| 著者: | Pham, Minh Quang Nhat
Nguyen, Minh Le
Shimazu, Akira |
| キーワード: | Updating Task
Hierarchical Ranking
Word Clustering |
| 発行日: | 2010-12 |
| 出版者: | IOS Press |
| 巻: | 223 |
| 開始ページ: | 163 |
| 終了ページ: | 166 |
| DOI: | 10.3233/978-1-60750-682-9-163 |
| 抄録: | Our research addresses the task of updating legal documents when newinformation emerges. In this paper, we employ a hierarchical ranking model tothe task of updating legal documents. Word clustering features are incorporatedto the ranking models to exploit semantic relations between words. Experimentalresults on legal data built from the United States Code show that the hierarchicalranking model with word clustering outperforms baseline methods using VectorSpace Model, and word cluster-based features are effective features for the task. |
| Rights: | Reprinted from Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, Volume 223, Minh Quang Nhat PHAM, Minh Le NGUYEN and Akira SHIMAZU, Update Legal Documents Using Hierarchical Ranking Models and Word Clustering, pp.163-166, Copyright 2010, with permission from IOS Press. |
| URI: | http://hdl.handle.net/10119/9560 |
| 資料タイプ: | author |
| 出現コレクション: | b10-2. 図書 (Book, Book Chapter)
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