기계독해를 이용한 판례 내 주요 정보 추출 방법

Q: 이 논문에서 정의한 KorCL이란 무엇인가?

한국어 판례 데이터셋으로, 판례의 범죄사실 부분을 지문으로 설정하고 추출하고자 하는 핵심 정보에 대한 질문과 그에 해당하는 주요 정보를 질의응답 쌍으로 구성하여 구축한 데이터셋을 의미한다.

Q: 판례 핵심 정보 추출을 위한 BERT 모델 중 어떤 모델의 성능이 더 우수한가?

연구 결과, KorBERT 모델이 Multilingual BERT 모델보다 WHEN 항목을 제외한 대부분의 영역에서 F1-score와 EM-score 모두 더 높은 수치를 기록하며 판례 정보 추출에 더 우수한 성능을 보였다.

원준호; 조정진; 정상근

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 원준호 (충남대학교) 조정진 (충남대학교) 정상근 (충남대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2019 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2019.12

수록면: 1,409 - 1,411 (3page)

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본 논문에서는 판례에서 핵심 정보를 추출하기 위한 문제를 다룬다. 기존의 연구에서는 개체명 인식 기술을 활용한 연구가 많이 진행되어 왔으나, 본 연구에서는 기계독해 기술을 활용하여 문서 내 핵심 정보를 추출하는 연구를 진행하였다. 연구를 위해 판례 내에 있는 범죄 사실 영역에 대해 피해자가 누구이고, 어떤 범행이 언제, 어디서 일어났는지에 대한 질의응답쌍을 추출하여 데이터셋을 ... 전체 초록 보기

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