Diese Arbeit untersucht die Verwendung von Word Embeddings (word2vec, FastText, GloVe) zur Verbesserung der semantischen Suche in juristischen Dokumenten. Word Embeddings werden erfolgreich angewendet, um potenzielle Synonyme zu finden. Word Embeddings ermöglichen es, Query Expansion für kleine Textsegmente durchzuführen, ohne einen Thesaurus zu pflegen, was zu einer besseren Performance führt als herkömmliches TF-IDF. Eine Nutzerstudie zeigt, dass eine natürlichsprachliche Suche als ergänzende Suchmethode zur herkömmlichen Stichwortsuche eingesetzt werden kann.      «

Diese Arbeit untersucht die Verwendung von Word Embeddings (word2vec, FastText, GloVe) zur Verbesserung der semantischen Suche in juristischen Dokumenten. Word Embeddings werden erfolgreich angewendet, um potenzielle Synonyme zu finden. Word Embeddings ermöglichen es, Query Expansion für kleine Textsegmente durchzuführen, ohne einen Thesaurus zu pflegen, was zu einer besseren Performance führt als herkömmliches TF-IDF. Eine Nutzerstudie zeigt, dass eine natürlichsprachliche Suche als ergänzende...     »