Classification of legislations using deep learning
المؤلفون المشاركون
Pudaruth, Sameerchand
Soyjaudah, Sunjiv
Gunputh, Rajendra
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 18، العدد 5 (30 سبتمبر/أيلول 2021)، ص ص. 651-662، 12ص.
الناشر
جامعة الزرقاء عمادة البحث العلمي
تاريخ النشر
2021-09-30
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Laws are often developed in a piecemeal approach and many provisions of similar nature are often found in different legislations.
Therefore, there is a need to classify legislations into various legal topics to help legal professionals in their daily activities.
In this study, we have experimented with various deep learning architectures for the automatic classification of 490 legislations from the Republic of Mauritius into 30 categories.
Our results demonstrate that a Deep Neural Network (DNN) with three hidden layers delivered the best performance compared with other architectures such as Convolutional Neural Networks (CNNs) and Recurrent Neural Networks (RNNs).
A mean classification accuracy of 60.9% was achieved using DNN, 56.5% for CNN and 33.7% for Long Short-Term Memory (LSTM).
Comparisons were also made with traditional machine learning classifiers such as support vector machines and decision trees and it was found that the performance of DNN was superior, by at least 10%, in all runs.
Both general pre-trained word embeddings such as Word2vec and domain-specific word embeddings such as Law2vec were used in combination with the above deep learning architectures but Word2vec had the best performance.
To our knowledge, this is the first application of deep learning in the categorisation of legislations.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Pudaruth, Sameerchand& Soyjaudah, Sunjiv& Gunputh, Rajendra. 2021. Classification of legislations using deep learning. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 18, no. 5, pp.651-662.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1431106
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Pudaruth, Sameerchand…[et al.]. Classification of legislations using deep learning. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 18, no. 5 (Sep. 2021), pp.651-662.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1431106
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Pudaruth, Sameerchand& Soyjaudah, Sunjiv& Gunputh, Rajendra. Classification of legislations using deep learning. The International Arab Journal of Information Technology. 2021. Vol. 18, no. 5, pp.651-662.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1431106
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Text in English ; abstracts in .
رقم السجل
BIM-1431106
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر