短いランダムチャンクを使用した長い法的文書の分類

この論文は、Transformerベースのモデルを使用して長い法的文書を分類する際の実際的な課題に対処しています。主な貢献は、計算上の制限を克服し、効率を向上させるために、短いランダムに選択されたテキストチャンクを使用する方法です。Temporalを使用したデプロイメントパイプラインも重要な側面であり、実際のアプリケーションにおける堅牢で信頼性の高い処理の重要性を強調しています。報告されたFスコアと処理時間は、貴重なベンチマークを提供します。

• •長い法的文書の分類という課題に対処。
• •DeBERTa V3とLSTMを使用したチャンキング戦略を採用。
• •堅牢なデプロイメントパイプラインにTemporalを利用。
• •加重Fスコア0.898を達成。
• •CPUデプロイメントの処理時間ベンチマークを提供。