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Using classified text and deep learning algorithms to identify drafting risks in a document and provide early warning

机译:使用分类文本和深度学习算法来识别文档中的起草风险并提供预警

摘要

Deep learning is used to identify a potential risk that a contract will be unenforceable due to a drafting error whereby one or more terms or phrases are ambiguous. The system involves mining and using existing classifications of data (e.g., from a litigation database) to train one or more deep learning algorithms, and then examining the internal electronic drafts of contracts with the trained algorithm, to generate a scored output that will enable enterprise personnel to be alerted to the ambiguity risks and take action in time to prevent the risks from resulting in harm to the enterprise.
机译:深度学习用于识别由于起草错误而导致合同不可执行的潜在风险,其中一个或多个术语或短语含糊不清。该系统涉及挖掘和使用现有的数据分类(例如,来自诉讼数据库)来训练一种或多种深度学习算法,然后使用训练后的算法检查合同的内部电子草稿,以生成计分输出,从而使企业能够提醒人员注意模棱两可的风险,并及时采取措施,防止风险对企业造成伤害。

著录项

  • 公开/公告号US9754206B1

    专利类型

  • 公开/公告日2017-09-05

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 NELSON E. BRESTOFF;

    申请/专利号US201715413309

  • 发明设计人 NELSON E. BRESTOFF;

    申请日2017-01-23

  • 分类号G06F15/18;G06N3/08;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 13:42:42

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