Estrazione di informazioni e riconoscimento di entità da dati legali
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Il settore legale genera numerosi dati testuali, spesso sotto forma di lunghi documenti che superano le 70 pagine. Gli avvocati richiedono solo informazioni specifiche e rilevanti da questi documenti e l'analisi manuale richiede tempo e lavoro. Il text mining e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) offrono strumenti potenti per affrontare questa sfida, automatizzando l'estrazione di informazioni significative e ignorando i dettagli irrilevanti.Utilizzando tecniche di apprendimento automatico, questo metodo identifica gli elementi chiave, come clausole, paragrafi o singoli punti di dati,...
Il settore legale genera numerosi dati testuali, spesso sotto forma di lunghi documenti che superano le 70 pagine. Gli avvocati richiedono solo informazioni specifiche e rilevanti da questi documenti e l'analisi manuale richiede tempo e lavoro. Il text mining e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) offrono strumenti potenti per affrontare questa sfida, automatizzando l'estrazione di informazioni significative e ignorando i dettagli irrilevanti.Utilizzando tecniche di apprendimento automatico, questo metodo identifica gli elementi chiave, come clausole, paragrafi o singoli punti di dati, in un intero documento. Sfruttando il text mining, gli avvocati possono estrarre le informazioni più critiche in modo efficiente, consentendo loro di concentrarsi sulla fornitura di feedback ai clienti piuttosto che dedicare troppo tempo alla revisione dei documenti. Questo approccio semplifica l'analisi legale, facendo risparmiare tempo e migliorando la produttività.
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