Extraction d'informations et reconnaissance d'entités à partir de données juridiques
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Le secteur juridique génère de nombreuses données textuelles, souvent sous la forme de longs documents de plus de 70 pages. Les avocats n'ont besoin que d'informations spécifiques et pertinentes à partir de ces documents, et l'analyse manuelle prend beaucoup de temps et demande beaucoup de travail. L'exploration de texte et le traitement du langage naturel (NLP) offrent des outils puissants pour relever ce défi en automatisant l'extraction d'informations significatives tout en ignorant les détails non pertinents.Grâce à des techniques d'apprentissage automatique, cette méthode permet...
Le secteur juridique génère de nombreuses données textuelles, souvent sous la forme de longs documents de plus de 70 pages. Les avocats n'ont besoin que d'informations spécifiques et pertinentes à partir de ces documents, et l'analyse manuelle prend beaucoup de temps et demande beaucoup de travail. L'exploration de texte et le traitement du langage naturel (NLP) offrent des outils puissants pour relever ce défi en automatisant l'extraction d'informations significatives tout en ignorant les détails non pertinents.Grâce à des techniques d'apprentissage automatique, cette méthode permet d'identifier des éléments clés, tels que des clauses, des paragraphes ou des points de données uniques, dans l'ensemble d'un document. En s'appuyant sur le text mining, les avocats peuvent extraire efficacement les informations les plus importantes, ce qui leur permet de se concentrer sur le retour d'information aux clients plutôt que de consacrer trop de temps à l'examen des documents. Cette approche permet de rationaliser l'analyse juridique, de gagner du temps et d'améliorer la productivité.
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