Research on analyzing Mongolian legal documents using deep learning

利用深度学习分析蒙古语法律文献的研究

基本信息

项目摘要

In the FY2022, the following tasks have been performed: 1) collecting and preparing training datasets, 2) proposing deep learning models for Mongolian legal documents and, 3) developing a web-based system.Approximately 4,716 resolutions of the government of Mongolia, 2,066 resolutions of the State Ikh Khural (Parliament of Mongolia), 996 resolutions of self-governing bodies (the Citizens’ Representative Hurals) of the provinces and the capital city Ulaanbaatar, 778 laws of Mongolia, 748 ministerial decrees, 654 International treaties concluded or ratified by Mongolia, 324 regulations of government agencies, 295 decisions of the Constitutional Court of Mongolia, 211 decrees of the president of Mongolia, 174 resolutions of the State Supreme Court, 169 decisions of various councils, committees and other collectives, 114 decisions of the Heads of the bodies appointed by the Parliament, and 78 orders of the governors of the provinces and the mayor of the capital city Ulaanbaatar were prepared.We also proposed deep-learning-based models for classifying modern Mongolian documents and preliminary experiments were conducted.Moreover, in the FY2022, based on the research results obtained in the past, we developed a web-based system to classify modern Mongolian documents. Currently, the proposed web-based system shows only the classification results of ordinary modern Mongolian documents. However, in the next FYs, more analysis of Mongolian legal documents will be integrated into the system.
于二零二二财年,已执行以下任务:1)收集和准备培训数据集,2)为蒙古法律的文件提出深度学习模型,3)开发基于网络的系统。蒙古政府的约4,716项决议,国家伊克呼拉尔的2,066项决议(蒙古议会),自治机构的996项决议《蒙古国宪法》、《蒙古国宪法》、《蒙古国宪法政府机构的324项条例,蒙古宪法法院的295项决定,蒙古总统的211项法令,国家最高法院的174项决议,各理事会、委员会和其他集体的169项决定,议会任命的机构负责人的114项决定,编制了78份各省省长和首都乌兰巴托市长的命令。我们还提出了基于深度学习的现代蒙古文文档分类模型,并进行了初步实验。此外,在2022财年,本文在前人研究成果的基础上,开发了一个基于Web的现代蒙古文文献分类系统。目前,建议基于Web的系统只显示普通现代蒙古文文件的分类结果。但是,在下一个财政年度,将把对蒙古法律的文件的更多分析纳入该系统。

项目成果

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A Prototypical Network-Based Approach for Low-Resource Font Typeface Feature Extraction and Utilization
一种基于网络的原型方法,用于低资源字体特征提取和利用
  • DOI:
    10.3390/data6120134
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    2.6
  • 作者:
    Li Kangying;Batjargal Biligsaikhan;Maeda Akira
  • 通讯作者:
    Maeda Akira
Modified Conditional Restricted Boltzmann Machines for Query Recommendation in Digital Archives
  • DOI:
    10.3390/app13042435
  • 发表时间:
    2023-02
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Jiayun Wang;B. Batjargal;Akira Maeda;K. Kawagoe;Ryo Akama
  • 通讯作者:
    Jiayun Wang;B. Batjargal;Akira Maeda;K. Kawagoe;Ryo Akama
Text Classification of Modern Mongolian Legal Documents
现代蒙古法律文献文本分类
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Garmaabazar Khaltarkhuu;Biligsaikhan Batjargal;and Akira Maeda
  • 通讯作者:
    and Akira Maeda
日本の歴史的書類におけるくずし字の認識 ――国際ARCセミナー・レビュー
日本历史文献中对葛紫寺的认识 - 国际 ARC 研讨会回顾
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Li Kangying;Wang Jiayun;Batjargal Biligsaikhan;Maeda Akira;バトジャルガル ビルゲサイハン
  • 通讯作者:
    バトジャルガル ビルゲサイハン
Intuitively Searching for the Rare Colors from Digital Artwork Collections by Text Description: A Case Demonstration of Japanese Ukiyo-e Print Retrieval
通过文字描述直观地从数字艺术品收藏中寻找稀有色彩:日本浮世绘版画检索案例展示
  • DOI:
    10.3390/fi14070212
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    3.4
  • 作者:
    Li Kangying;Wang Jiayun;Batjargal Biligsaikhan;Maeda Akira
  • 通讯作者:
    Maeda Akira
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  • 通讯作者:
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  • 通讯作者:
    前田 亮

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