ОКРЕМІ СПОСОБИ ВИРІШЕННЯ ПРОБЛЕМИ НЕДОСТАТНОСТІ УНІКАЛЬНИХ ДАНИХ ДЛЯ НАВЧАННЯ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ У ЮРИСПРУДЕНЦІЇ

Анотація

Нейронні мережі та машинне навчання все частіше інтегруються в різноманітні юридичні сфери, включаючи аналіз документів, юридичні дослідження та прогнозування результатів судових справ. Це зумовлено прагненням до автоматизації рутинних завдань та підвищення ефективності юридичної практики. Однак, фундаментальною перешкодою для навчання надійних та точних моделей у юриспруденції є проблема недостатності унікальних та розмічених даних. Юридична галузь, зі своєю складністю та потребою у експертному розміченні, за своєю природою страждає від нестачі даних більше, ніж деякі інші сфери. Використання неправильних або недостатніх даних може призвести до юридичних ризиків, упереджень та зниження якості моделей, що підкреслює важливість унікальності та високої якості даних. У цій статті будуть розглянуті декілька конкретних методологій, спрямованих на вирішення проблеми недостатності унікальних даних для навчання нейронних мереж у юриспруденції: аугментація даних, генерація синтетичних даних, трансферне навчання та навчання з малої кількості прикладів.