Unveiling Themes in Judicial Proceedings: A Cross-Country Study Using Topic Modeling on Legal Documents from India and the UK

在每个国家，法律文件对于法律实践至关重要，是有关以往案件和使用的法规的主要信息来源。在当今世界，随着司法案件数量的增加，将过去的案件系统地分类成子组别对于未来的案件和实践至关重要。我们在这项工作中的主要重点是使用主题建模算法（如潜在狄利克雷分配、非负矩阵分解和Bertopic）对来自印度和英国的一系列冗长的法律文件进行注释。这一步骤对于区分两个国家之间生成的标签至关重要，突显了在每个司法管辖区内出现的案件类型的差异。此外，对印度案件的时间线进行分析，以辨别主要主题随着时间的推移而演变。

本论文旨在使用主题建模算法对印度和英国的法律文件进行注释，以便将过去的案例系统地分类，并为未来的案例和实践提供参考。

本论文使用了多种主题建模算法，如潜在狄利克雷分配、非负矩阵分解和Bertopic，对印度和英国的法律文件进行注释，以便更好地区分两个国家的案例类型，分析印度案例的时间线，以及发现主题的演变。

本论文的亮点包括使用多种主题建模算法对法律文件进行注释，并通过比较印度和英国的案例类型来揭示两个国家之间的差异。此外，还分析了印度案例的时间线，以探讨主题的演变。论文使用了来自印度和英国的大量法律文件，并开源了代码，为未来的研究提供了基础。

在这个领域中，还有一些相关的研究，如《基于主题模型的法律文本挖掘研究》、《基于主题模型的法律文本分类研究》等。