Machbarkeitsstudie: Predictive Coding für Instant‑Messaging‑Daten

Eine neue Studie untersucht, ob Predictive Coding – die maschinelle Klassifikation von Dokumenten, die in der Rechtsbranche eingesetzt wird – auch bei Instant‑Messaging‑Korpora funktioniert. Die Forscher haben ein Verfahren entwickelt, das die informelle und oft sehr kurze Natur von Chatnachrichten berücksichtigt.

Der Ansatz beginnt mit einer Datenmanagement‑Pipeline, die einzelne Nachrichten zu Tages‑Chats zusammenfasst. Anschließend werden gezielt Merkmale ausgewählt und ein logistisches Regressionsmodell trainiert, das wirtschaftlich tragbar bleibt.

Um die Leistung des Modells zu steigern, wird eine Dimensionalitätsreduktion eingesetzt, die sich besonders auf quantitative Features konzentriert. Dadurch lassen sich die wichtigsten Informationen extrahieren, ohne die Komplexität unnötig zu erhöhen.

Die Methode wurde auf einem Instant‑Bloomberg‑Datensatz getestet, der reich an quantitativen Daten ist. Die Ergebnisse zeigen, dass das Modell die Basisleistung deutlich übertrifft und gleichzeitig erhebliche Kosteneinsparungen ermöglicht.

Die Studie liefert einen vielversprechenden, wirtschaftlich effizienten Ansatz für die Klassifikation von Instant‑Messaging‑Inhalten und eröffnet neue Möglichkeiten für die juristische Dokumentenverarbeitung.