Lineal将其在LPAi上训练的“Priv Finder”模型整合到了其验证环境中

Lineal 推出 LPAi——一款基于人工智能的机密文件标识系统

美国达拉斯，2021年2月5日——专注于人工智能领域的法律技术服务提供商Lineal开发了一种基于人工智能的机密文件识别模型，该模型可对其审查环境中的所有文件进行评估。  LPAi模型基于数千万份文件进行训练，并依托NexLP人工智能模型的功能。该模型会评估每份文件被视为机密文件的概率，并将评估结果呈现给最终用户。

Lineal的客户可以立即识别出潜在机密文件在特定数据集中的出现频率，并按等级评估这些文件实际受律师职业保密规则保护的可能性。  LPAi的模型采用了律师识别机密文件时所遵循的相同逻辑：首先，识别出相关律师； 其次，分析其属于对方当事人、同一当事人还是公司内部人员；最后，综合考虑法律因素及与工作结果相关的问题。 该工具还支持输入关键词以完善检索功能。由于该技术采用了NexLP的实体提取引擎，所有律师均被定义为实体，从而无需逐一搜索多个电子邮箱地址、聊天昵称等信息。

“LPAi 通过应用一种在职业保密规则方面‘思考’方式与律师如出一辙的模型，显著提升了涉及职业保密案件的分析效率。 通过识别哪些文件可能属于职业保密范畴，我们能够在分析过程中优先处理这些文件，并消除涉及职业保密案件被忽略的风险——从而使分析流程更加高效，”Lineal法律总监Jeanne Somma表示。 “这其中真正有趣之处在于——鉴于LPAi已经提供了统计评估值 ——现在我们能够充满信心地筛选出评估值低于特定阈值的文件样本，从而做出具有广泛影响力的决策，而无需逐一查阅每份文件。」

Lineal的技术总监基特·麦基表示：“我非常喜欢开发能让客户惊叹的解决方案。而这一方案，毫无疑问引起了轰动！”

“我们的独特之处在于，能在软件合作伙伴的生态系统中开发出卓越的解决方案。推出改进版的授权验证功能，正是我们倾听客户需求并致力于解决其问题的又一例证，”Lineal运营总监TJ Collins表示。

LPAi的优势：

• 所有上传供审查的文件都会被评估其是否可能受律师职业保密义务的保护
• 该模型允许律师事务所为本所的专业术语表和关键词提供条目。
• 识别律师及其各自职责，以便以非常规方式查找受职业保密义务保护的文件
• 它基于机器学习，因此能够通过与用户的每次互动实现持续改进

LPAi 可在 Lineal Relativity Server 实例、Lineal 的 RelativityOne 实例或 Lineal 的 Reveal 环境中使用。

关于Lineal——Lineal Services（www.lineal.com/about-us/）是一家全球性的法律数据服务提供商，通过利用人工智能和基于流程的工作流，为律师事务所和企业提供信息管理、 证据开示、数据保护、合规、DSAR、数据转换和网络安全等领域提供解决方案。Lineal总部位于伦敦，在北美、南美、欧洲和亚洲各地设有分支机构。自2009年以来，该公司一直致力于提供创新解决方案。

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