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Este estudio explora la aplicación del aprendizaje automático, específicamente los modelos de máquinas de vectores de soporte (SVM), para resolver disputas contractuales deportivas. Se emplearon técnicas de minería de texto, incluida TF-IDF (frecuencia de término-frecuencia de documento inversa), para procesar y extraer características significativas de documentos de juicios de disputas contractuales no estructurados recopilados de China Judgments Online. El conjunto de datos abarcó varias categorías de disputas, como disputas contractuales entre atletas y clubes, disputas por patrocinios publicitarios, disputas por contratos de transferencia, disputas por organización y sede de eventos y disputas por derechos de autor. El modelo SVM, que utiliza la variante nu-SVC con un núcleo RBF, demostró una alta precisión en la mayoría de las categorías, manejando de manera efectiva la naturaleza compleja y de alta dimensión de los textos legales. Se utilizaron métricas clave como precisión, recuperación y medida F para evaluar el rendimiento del modelo. Los resultados resaltan la solidez y precisión del aprendizaje automático en la clasificación y el análisis de disputas contractuales deportivas, lo que proporciona una herramienta valiosa para que los profesionales legales mejoren los procesos de resolución de disputas. Este estudio subraya el potencial de integrar técnicas computacionales avanzadas con el análisis legal para mejorar la eficiencia y eficacia en la resolución de conflictos contractuales en la industria del deporte.
This study explores the application of machine learning, specifically Support Vector Machine (SVM) models, in resolving sports contract disputes. Text mining techniques, including TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency), were employed to process and extract significant features from unstructured contract dispute judgment documents collected from the China Judgments Online. The datasetencompassed various dispute categories such as athlete and club contract disputes, advertising endorsement disputes, transfer contract disputes, event organization and venue disputes, and copyright disputes. The SVM model, utilizing the nu-SVC variant with an RBF kernel, demonstrated high precision across most categories, effectively handling the high-dimensional and complex nature of legal texts. Key metrics such as precision, recall, and F-measure were used to evaluate model performance. The results highlight the robustness and accuracy of machine learning in classifying and analyzing sports contract disputes, providing a valuable tool for legal professionals to enhance dispute resolution processes. This study underscores the potential of integrating advanced computational techniques with legal analysis to improve the efficiency and effectiveness of resolving contractual conflicts in the sports industry.
