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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김나리 (고려대학교) 김형중 (고려대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제18권 제7호
발행연도
2017.11
수록면
1,419 - 1,425 (7page)

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법률 지식 검색의 궁극적 목적은 법령과 판례를 근거로 최적의 법례정보 획득이라고 할 수 있다. 최근, 대규모 자료에서 효율적으로 검색하여야 하는 목적을 달성하기 위하여 텍스트 마이닝 연구가 활발히 이루어지고 있다. 대표적인 방법으로 Neural Net 기반 학습방법인 워드 임베딩 알고리즘을 들 수 있다. 본 논문에서는 한국 법령정보를 워드임베딩에 적용하여 연관정보 검색방법을 연구하였다. 우선 판례의 참조법령을 순서대로 추출하여 모형의 입력정보로 활용하였다. 추출한 참조법령들은 중심법령을 기준으로 주변 법령을 학습하고 임베딩하는 Law2Vec 모형을 작성하였다. 이 모형으로 법령에 대하여 학습을 수행하고 법령 간의 관계를 추론하였다. 본 연구의 모형을 평가하기 위하여 연관법령으로 도출된 결과가 키워드와 밀접한 관련이 있는지 정밀도와 재현율을 계산하여 검증하였다. 실험결과, 본 연구의 제안방식이 기존의 키워드 검색방법보다 연관된 법령을 추론하는 데 유용함을 알 수 있었다.
#텍스트 마이닝 #법률 정보 #머신 러닝 #워드임베딩 #Word2Vec #키워드 검색 #Text Mining #Legal Tech #Machine Learning #Word Embedding #Word2Vec #Keyword

목차

[요약]
[Abstract]
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행 연구
Ⅲ. 연관 법령–추출 방법론 - Law2Vec
Ⅳ. 결론
참고문헌

참고문헌 (19)

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