Некоторые методы машинного обучения, которые используются для классификации юридических документов:

• Логистическая регрессия. 1 Классический инструмент для решения задач классификации. 1 Позволяет классифицировать документы по категориям. 1
• Деревья решений. 1 Интерпретируемый метод машинного обучения, который используется как для классификации, так и для регрессии. 1 Позволяет разделять документы на категории на основе их содержимого. 1
• Метод случайного леса (Random Forest). 1 Основан на ансамбльном подходе, используется для повышения точности классификации. 1 Комбинирует результаты множества деревьев и уменьшает риск переобучения на специфических данных. 1
• Методы градиентного бустинга, такие как XGBoost, LightGBM и CatBoost. 1 Актуальны для обработки больших объёмов документов. 1 Помогают автоматизировать такие задачи, как анализ тональности текстов, определение тематики или выявление аномалий в содержании. 1
• Методы опорных векторов (SVM). 1 Популярный инструмент для классификации, который работает путём нахождения гиперплоскости, разделяющей различные классы с максимальным зазором. 1
• Нейронные сети. 1 Позволяют обрабатывать и анализировать большие объёмы данных. 1 Например, свёрточные нейронные сети (CNN) используются для обработки изображений документов, в том числе для распознавания текстов в рамках систем оптического распознавания символов (OCR). 13
• Методы кластеризации, такие как K-means и DBSCAN. 1 Позволяют группировать документы на основе сходства содержимого. 1
• Методы снижения размерности, такие как Principal Component Analysis (PCA) и t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE). 1 Применяются для обработки больших объёмов данных и повышения эффективности их последующей классификации. 1

Для классификации юридических текстов и предсказания судебных решений также часто используют предварительно обученные языковые модели, например BERT. 2 Этот метод предполагает, что модель сначала обучают на большом количестве текстов, а затем используют в различных новых задачах. 2