MACの測定：M&A契約における不可抗力条項を分析するための機械学習プロトコル

本論文では、企業買収契約における不可抗力条項に関する既知のデータセットを使用して、テキスト分析の機械学習アルゴリズムをトークン化し、キャリブレーションするためのプロトコルを開発します。私たちのプロトコルは、正規表現（RE）と潜在意味分析（LSA）のアプローチに基づいて構築されており、手動でコーディングされたデータを複製、修正、および拡張する役割を果たします。初期結果から、両方のアプローチが良好な性能を示すことがわかっていますが、ハイブリッドアプローチは予測力をさらに向上させます。モンテカルロシミュレーションは、私たちの結果が一般的にサンプル外の予測に対して堅牢であることを示唆しています。私たちは、ビジネス法を含む実証的な法律学の分野で同様のアプローチがより広く使用される可能性があると結論付けます。