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자료유형
학술저널
저자정보
Guanwen Wang (Kunming University of Science and Technology) Zhengtao Yu (Kunming University of Science and Technology) Yantuan Xian (Kunming University of Science and Technology) Yu Zhang (Kunming University of Science and Technology)
저널정보
한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제17권 제6호
발행연도
2021.12
수록면
1,057 - 1,070 (14page)
DOI
10.3745/JIPS.01.0081

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Case-related news filtering is crucial in legal text mining and divides news into case-related and case-unrelated categories. Because case-related news originates from various fields and has different writing styles, it is difficult to establish complete filtering rules or keywords for data collection. In addition, the labeled corpus for case-related news is sparse; therefore, to train a high-performance classification model, it is necessary to annotate the corpus. To address this challenge, we propose topic-enhanced positive-unlabeled learning, which selects positive and negative samples guided by topics. Specifically, a topic model based on a variational autoencoder (VAE) is trained to extract topics from unlabeled samples. By using these topics in the iterative process of positive-unlabeled (PU) learning, the accuracy of identifying case-related news can be improved. From the experimental results, it can be observed that the F1 value of our method on the test set is 1.8% higher than that of the PU learning baseline model. In addition, our method is more robust with low initial samples and high iterations, and compared with advanced PU learning baselines such as nnPU and I-PU, we obtain a 1.1% higher F1 value, which indicates that our method can effectively identify case-related news.
#Case-Related News #Iterative Training #Positive-Unlabeled Learning #Topic

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Y. Shao / 2018 / Clinical text classification with word embedding features vs. bag-of-words features / Proceedings of 2018 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), :2874~2878 google schola A. Phung / 2021 / Malware Analysis Using Artificial Intelligence and Deep Learning / Springer :633~651 google schola R. Rahim / 2017 / A review : search visualization with Knuth Morris Pratt algorithm / IOP Conference Series: Materials Science and Engineering 237(1) google schola J. Song / 2019 / Optimization and implementation of Sunday algorithm / Proceedings of 2019International Conference on Artificial Intelligence and Advanced Manufacturing (AIAM), :263~266 google schola S. M. H. Dadgar / 2016 / A novel text mining approach based on TF-IDF and Support Vector Machine for news classification / Proceedings of 2016 IEEE International Conference on Engineering and Technology (ICETECH), :112~116 google schola

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