Concepto: prácticas recomendadas para entrenamiento de algoritmos con cláusulas contractuales

La Gestión de contratos y la inteligencia de documentos crea algoritmos basados en las cláusulas del contrato que usted elabore. Utilizamos los algoritmos para identificar mejor las frases clave. Con la función QuickAI, puede etiquetar cláusulas y entrenar modelos para reconocer lenguaje similar en todos sus documentos. Solo necesita un ejemplo para comenzar, y agregar más muestras con el tiempo ayuda a mejorar la precisión. La función de búsqueda le permite validar resultados y descubrir cláusulas adicionales para fortalecer su modelo. Estas son algunas de las mejores prácticas para entrenar algoritmos con cláusulas contractuales:

Puede ayudar a Gestión de contratos e inteligencia de documentos a mejorar la precisión enviando más ejemplos, especialmente en el caso de cláusulas con redacción variada en los contratos. Estos ejemplos muestran que las cláusulas de privacidad de datos pueden adoptar diferentes formas:
Ejemplo 1: Funciones de las partes y cumplimiento de las leyes de protección de información
GEM actúa como la entidad principal y el Proveedor como su agente de cobro cuando se utiliza, procesa y divulga información personal y confidencial. Ambas partes deben cumplir con sus respectivas obligaciones legales en virtud de las leyes aplicables sobre privacidad de datos, seguridad de la información y notificación de infracciones (leyes de protección de la información).
Ejemplo 2: privacidad de datos
Ambas partes deben proteger los datos personales de los empleados, clientes y proveedores de la otra parte. Deben implementar medidas de seguridad, evitar la divulgación a terceros sin el consentimiento por escrito y cumplir la legislación aplicable en materia de privacidad de datos.
Cuando entrene un algoritmo general para buscar todas las cláusulas de privacidad de datos, etiquete tanto los ejemplos como tantas variaciones conocidas como sea posible.
Etiquetar cláusulas para entrenar el algoritmo: etiquete todas las variaciones de una cláusula para garantizar que el algoritmo reconozca las diferentes formas en que se puede escribir la cláusula.
Utilice oraciones completas: las cláusulas de muestra deben ser oraciones completas y sin frases cortadas, para garantizar una capacitación adecuada.
Entrenar un modelo por tipo de cláusula: entrenar un solo modelo por cada tipo de cláusula ayuda a evitar confusiones entre cláusulas similares y mejora la precisión del etiquetado.
Aproveche los modelos existentes cuando corresponda: utilice los modelos existentes de Gestión de contratos y búsqueda de inteligencia de documentos para ahorrar tiempo y aprovechar la precisión comprobada. Cree un nuevo modelo solo si la cláusula contiene lenguaje específico de la empresa que no estén cubiertos por los modelos existentes.