想要了解机器学习算法和众包相结合的方法吗？
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-12-14
消费者可以在您的网站上提交雇佣合同，并免费获得深入的报告。这是如何运作的？
背后的基本前提是，没有人应该签署他们不理解的合同，然而每年都有大量人没有法律服务，主要是因为律师太昂贵了，研究发现有21％的全职员工计划在2019年换工作，即将近2500万人，其中许多人可能需要审查其雇用合同，当这些新员工换工作（或什至职业）时，他们处于竞争劣势，因为他们可能不知道什么是新职位以及因此而订立的雇佣合同的标准，例如雇佣合同通常在不同的时间长度内都有不竞争条款，我们认为，准雇员应知道该条款还包括多少其他雇佣合同，以及该行业其他人都同意什么，知道这一点可以赋予员工讨价还价的能力。
使用的是机器学习
文本分析以及庞大且不断发展的数据库（包含50,000多个合同），将每个文档与成千上万个相似的文档进行比较，在24小时内我们为用户提供合同分数（因为它针对相似的合同得分）和完整的报告摘要，该报告指出各种条款是标准的，可疑的还是缺失的，您能描述一下此解决方案中文本分析，机器学习算法和众包是如何结合在一起的吗？我们使用文本分析来准确了解合同的内容并将其翻译成简单的英语，通过允许任何人将合同上传，我们使用众包来增加数据库，我们的机器学习算法会从处理的每份新合同中学习，从而使我们的反馈更加准确，我们看到和查看的合同越多，报告就越好。
为什么此时所有这些都融合在一起？是什么使它成为可能？
现在是使用这样的解决方案的好时机，法律技术市场迅猛发展，每天都有新的法律服务提供商进入市场，此外我们的解决方案还集成了人工智能，仅在近几年中，该技术才发展到足以提供显着优势的程度，作为一名前商业律师，我了解到法律市场失灵的地方，这在很大程度上是因为法律的实践与文明一样古老，并且迄今为止一直不愿改变。这为诸如我们这样的解决方案创造了机会。
使该解决方案成为可能的一些技术和更改包括
机器学习的进步，尤其是深度学习，便宜可用的处理能力更多，这很重要，因为训练新模型需要大量计算资源，包括更快的内核，租用这些资源的能力使任何人都可以在短时间内使用可笑的大型超级计算机集群-以前，同一任务可能要花费几天甚至几周的时间，法律专业人士正在接触其他行业中的类似技术，从而使他们更加接受自己行业中的技术。
针对法律合同中发现的非结构化文本使用分析有哪些挑战？
的挑战是识别和理解合同中使用的法律术语，然后将其转化为对用户的清晰解释和对我们的学习算法有用的数据。我们今天看到的大多数合同都基于一个通用模板，但是其中三分之二以上以各种方式出现偏差，例如可能有一个附加的异常子句或标准子句已被删除，我们的分析引擎会发现这些偏差，这就是我们用来为消费者创建终报告的原因，另一个关键挑战是对引擎生成的各种可能的见解进行优先级排序和企业，然后仅选择重要的见解呈现给用户，换句话说，尽管我们可以说出关于合同的100种不同的说法，但是挑战在于仅说出重要的事情，我们希望避免让用户负担的反馈并不是他们的重中之重。
机器无法挑逗法律合同的细微差别
无法发现漏洞遗漏要素，潜在的法律问题等等，您如何回应该论点？我们的用户应该更加自信地决定是否应该咨询律师，如果这样做，他们可以更有效地使用律师，当涉及到谈判条款的细节时例如薪水，休假日等，我们的机器学习平台每天都变得越来越聪明，永远不会感到疲劳或分心，并且不会忘记任何东西（对于人类来说，这是不一样的）。在确定特定条款是否不合适或应包含在内时，这非常准确。从本质上讲，我们充当法律信息提供者-允许用户决定继续进行一般安全还是真正需要咨询律师。
您已经说过您的平台已被用来审查成千上万的合同
您能否讨论在此过程中发现并解决的一些技术问题？我们的挑战是开发算法，以识别，规范合同中的法律术语并将其翻译成普通语言，然后在报告摘要中为用户提供这些语言，这需要我们工程师团队的大量努力和性，现在我们已经成功开发了一个平台，可以连续，系统地学习和翻译该法律术语，我们可以为用户提供他们需要的准确和相关的反馈，特别是在技术问题上，法律语言与普通语言有所不同-足以使传统自然语言处理工具不适用，文本中的很小变化可能具有重大意义，有时甚至完全颠覆了法律条款的含义，甚至简单的合同（例如保密协议）也可能包含数百个独特的法律概念。
您为什么特别选择从雇佣合同开始？
正如我之前提到的，每年有数千万全职员工希望更换工作，那是大量正在签订和谈判的雇佣合同，或者在许多情况下还没有谈判，您正在免费为消费者提供合同审查解决方案。什么是商业模式？我们从业务产品中产生收入，我们提供了一项订阅服务，使企业可以使用我们的平台来查看其所有合同，从而节省了数百小时的时间，并节省了数千美元的法律费用。我们的价格从每份合约20元开始，我们相信，对于小企业来说，我们目前是快，简单，成本效益的方式来检查其合同。
我们开展业务的消费者方面是因为我们真诚地相信
背后的基本前提是，没有人应该签署他们不理解的合同，然而每年都有大量人没有法律服务，主要是因为律师太昂贵了，研究发现有21％的全职员工计划在2019年换工作，即将近2500万人，其中许多人可能需要审查其雇用合同，当这些新员工换工作（或什至职业）时，他们处于竞争劣势，因为他们可能不知道什么是新职位以及因此而订立的雇佣合同的标准，例如雇佣合同通常在不同的时间长度内都有不竞争条款，我们认为，准雇员应知道该条款还包括多少其他雇佣合同，以及该行业其他人都同意什么，知道这一点可以赋予员工讨价还价的能力。
使用的是机器学习
文本分析以及庞大且不断发展的数据库（包含50,000多个合同），将每个文档与成千上万个相似的文档进行比较，在24小时内我们为用户提供合同分数（因为它针对相似的合同得分）和完整的报告摘要，该报告指出各种条款是标准的，可疑的还是缺失的，您能描述一下此解决方案中文本分析，机器学习算法和众包是如何结合在一起的吗？我们使用文本分析来准确了解合同的内容并将其翻译成简单的英语，通过允许任何人将合同上传，我们使用众包来增加数据库，我们的机器学习算法会从处理的每份新合同中学习，从而使我们的反馈更加准确，我们看到和查看的合同越多，报告就越好。
为什么此时所有这些都融合在一起？是什么使它成为可能？
现在是使用这样的解决方案的好时机，法律技术市场迅猛发展，每天都有新的法律服务提供商进入市场，此外我们的解决方案还集成了人工智能，仅在近几年中，该技术才发展到足以提供显着优势的程度，作为一名前商业律师，我了解到法律市场失灵的地方，这在很大程度上是因为法律的实践与文明一样古老，并且迄今为止一直不愿改变。这为诸如我们这样的解决方案创造了机会。
使该解决方案成为可能的一些技术和更改包括
机器学习的进步，尤其是深度学习，便宜可用的处理能力更多，这很重要，因为训练新模型需要大量计算资源，包括更快的内核，租用这些资源的能力使任何人都可以在短时间内使用可笑的大型超级计算机集群-以前，同一任务可能要花费几天甚至几周的时间，法律专业人士正在接触其他行业中的类似技术，从而使他们更加接受自己行业中的技术。
针对法律合同中发现的非结构化文本使用分析有哪些挑战？
的挑战是识别和理解合同中使用的法律术语，然后将其转化为对用户的清晰解释和对我们的学习算法有用的数据。我们今天看到的大多数合同都基于一个通用模板，但是其中三分之二以上以各种方式出现偏差，例如可能有一个附加的异常子句或标准子句已被删除，我们的分析引擎会发现这些偏差，这就是我们用来为消费者创建终报告的原因，另一个关键挑战是对引擎生成的各种可能的见解进行优先级排序和企业，然后仅选择重要的见解呈现给用户，换句话说，尽管我们可以说出关于合同的100种不同的说法，但是挑战在于仅说出重要的事情，我们希望避免让用户负担的反馈并不是他们的重中之重。
机器无法挑逗法律合同的细微差别
无法发现漏洞遗漏要素，潜在的法律问题等等，您如何回应该论点？我们的用户应该更加自信地决定是否应该咨询律师，如果这样做，他们可以更有效地使用律师，当涉及到谈判条款的细节时例如薪水，休假日等，我们的机器学习平台每天都变得越来越聪明，永远不会感到疲劳或分心，并且不会忘记任何东西（对于人类来说，这是不一样的）。在确定特定条款是否不合适或应包含在内时，这非常准确。从本质上讲，我们充当法律信息提供者-允许用户决定继续进行一般安全还是真正需要咨询律师。
您已经说过您的平台已被用来审查成千上万的合同
您能否讨论在此过程中发现并解决的一些技术问题？我们的挑战是开发算法，以识别，规范合同中的法律术语并将其翻译成普通语言，然后在报告摘要中为用户提供这些语言，这需要我们工程师团队的大量努力和性，现在我们已经成功开发了一个平台，可以连续，系统地学习和翻译该法律术语，我们可以为用户提供他们需要的准确和相关的反馈，特别是在技术问题上，法律语言与普通语言有所不同-足以使传统自然语言处理工具不适用，文本中的很小变化可能具有重大意义，有时甚至完全颠覆了法律条款的含义，甚至简单的合同（例如保密协议）也可能包含数百个独特的法律概念。
您为什么特别选择从雇佣合同开始？
正如我之前提到的，每年有数千万全职员工希望更换工作，那是大量正在签订和谈判的雇佣合同，或者在许多情况下还没有谈判，您正在免费为消费者提供合同审查解决方案。什么是商业模式？我们从业务产品中产生收入，我们提供了一项订阅服务，使企业可以使用我们的平台来查看其所有合同，从而节省了数百小时的时间，并节省了数千美元的法律费用。我们的价格从每份合约20元开始，我们相信，对于小企业来说，我们目前是快，简单，成本效益的方式来检查其合同。
我们开展业务的消费者方面是因为我们真诚地相信
我们可以帮助数以百万计的人确切地了解他们所签署的内容，从而达成更好的交易，一般来说，此技术在法律领域的下一步是什么？人工智能（AI）技术开始影响法律领域的许多方面，包括诉讼，发现和合同审查，展望未来，我看到AI和机器学习技术接管了许多法律专业人士的日常工作，如果构建正确，这些技术可以更好，更快地完成相同的工作，与其他已被技术破坏的行业一样，法律对于人类来说仍然占有一席之地-律师将继续作为知识的主要来源。但是，他们将能够集中精力处理高端任务，例如帮助人们和企业谈判更复杂，更具体的合同。
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