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할타르 바타르촐론 (전북대학교) 주라구지예브 다다존 (전북대학교) 이말례 (전북대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제21권 제8호
발행연도
2020.8
수록면
1,443 - 1,452 (10page)
DOI
10.9728/dcs.2020.21.8.1443

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최근 인공지능의 발달에 따라 많은 연구들에서 해당 딥러닝 기법을 사용하여 연구를 수행하고 있다. 본 논문에서는 Word2vec의 모델을 활용하여 한국의 법률안을 벡터화하며 법률안 간 연관관계를 예측하여 연구하였다. 우선, 법률안을 검색하여 corpus 를 만들고 법률안의 기초적인 정보를 담긴 제안이유 및 중요내용을 추출하여 문맥을 구성하였다. 다음, Word2vec 모델에 법률안 문맥을 학습시킨 후 각 문맥 단어벡터의 코사인 유사도가 가장 높은 법률안 정보를 추출하였다. 마지막으로 학습결과를 검증하기 위하여 제시어에 따라 연관법률안을 출력하고 ‘의안정보시스템’ 사이트에 의하여 출력된 법률안의 포함여부를 비교하여 성능을 평가하였다. 실험결과에 따르면, 본 논문에서 제안된 Word2vec 기반 법률안 예측 모델이 키워드 검색 방식만 활용한 "의안정보시스템" 사이트보다 우수하다는 사실을 확인하였다.
#워드 임베딩 #의안 정보 #자연어처리 #키워드 검색 #워드 벡터 #법률안 #Bill Information #Keyword search #Legislation #Natural Language Processing #Word2vec #Word Embedding

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 관련 모델
Ⅳ. 제안 기법
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
T. Mikolov / 2013 / Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space / arXiv:1301.3781v3 google schola Ministry of Government Legislation google schola National Law Information Center google schola The National Assembly of The Republic of Korea google schola The Supreme Court of Korea google schola

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