Παρακαλώ χρησιμοποιήστε αυτό το αναγνωριστικό για να παραπέμψετε ή να δημιουργήσετε σύνδεσμο προς αυτό το τεκμήριο: http://artemis.cslab.ece.ntua.gr:8080/jspui/handle/123456789/18931
Τίτλος: Αξιολόγηση Μηχανισμών Αυτόματης Κατηγοριοποίησης Ελληνικών Νομικών Κειμένων
Συγγραφείς: Χατζηγιαννάκης, Παναγιώτης
Τσανάκας Παναγιώτης
Λέξεις κλειδιά: Νομικά Κείμενα
Κατηγοριοποίηση πολλαπλών ετικετών
μηχανική μάθηση
μετασχηματιστές
Ημερομηνία έκδοσης: 16-Νοε-2023
Περίληψη: Η Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας είναι μία περιοχή της Τεχνητής Νοημοσύνης που προσελκύει όλο και περισσότερο επιστημονικό ενδιαφέρον και σταδιακά γίνεται μέρος της καθημερινής ζωής του ανθρώπου. Από τα πιο θεμελιώδη προβλήματα που αντιμετωπίζει είναι το πρόβλημα της κατηγοριοποίησης κειμένου, δηλαδή της κατάταξης εγγράφων κειμένου σε προκαθορισμένες ομάδες. Η υποπεριοχή του προβλήματος που μας απασχολεί στην εργασία αυτή είναι η κατηγοριοποίηση νομικών κειμένων. Από την πλευρά των δικηγόρων, η κατηγοριοποίηση νομικών κειμένων μπορεί να βοηθήσει στην γρήγορη αναγνώριση σχετικών νομικών προηγουμένων και καταστατικών, γλιτώνοντας έτσι πολύτιμο χρόνο στην νομική έρευνα. Από την πλευρά των πολιτών, καθιστά ευκολότερη την πρόσβαση σε νομικές πληροφορίες, δίνοντάς τους έτσι την δυνατότητα και το κίνητρο να κατανοήσουν τα δικαιώματά τους και τις υποχρεώσεις τους. Το ακριβές αντικείμενο της διπλωματικής είναι η σύγκριση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης στο πλαίσιο της Κατηγοριοποίησης Πολλαπλών Ετικετών Ελληνικών νομικών κειμένων. Στο πρόβλημα της Κατηγοριοποίησης κειμένου Πολλαπλών Ετικετών είσοδος είναι ένα κείμενο και έξοδος πολλαπλές, μη αμοιβαία αποκλειόμενες ετικέτες - κατηγορίες. Εκτελούμε ένα πείραμα σε κείμενα Ελληνικής νομοθεσίας όπου οι ετικέτες προέρχονται από τον θησαυρό Eurovoc και ένα πείραμα σε κείμενα νομολογίας όπου οι ετικέτες προέρχονται από τον Άρειο Πάγο. Οι αλγόριθμοι ταξινόμησης τους οποίους υλοποιούμε εκτείνονται από παραδοσιακή μηχανική μάθηση (Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor, Decision Tree, Random Forest, Bagging) μέχρι και μοντέλα που βασίζονται στους μετασχηματιστές (BERT – Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Ύστερα από την εκτέλεση των πειραμάτων, αξιολογούμε τις επιδόσεις των αλγορίθμων με βάση μετρικών. Το συμπέρασμα στο οποίο καταλήγουμε είναι ότι στην κατηγοριοποίηση νομοθεσίας την καλύτερη επίδοση έχουν οι αλγόριθμοι Naïve Bayes και BERT, ενώ στην κατηγοριοποίηση νομολογίας την καλύτερη επίδοση έχουν οι αλγόριθμοι BERT και K-Nearest Neighbor.
URI: http://artemis.cslab.ece.ntua.gr:8080/jspui/handle/123456789/18931
Εμφανίζεται στις συλλογές:Διπλωματικές Εργασίες - Theses

Αρχεία σε αυτό το τεκμήριο:
Αρχείο Περιγραφή ΜέγεθοςΜορφότυπος 
Διπλωματική-Παναγιώτης_Χατζηγιαννάκης.pdf2.17 MBAdobe PDFΕμφάνιση/Άνοιγμα


Όλα τα τεκμήρια του δικτυακού τόπου προστατεύονται από πνευματικά δικαιώματα.