Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
KoLegal-BERT: 법률 도메인 텍스트 마이닝을 위한 법률 언어 표상 모델 |
| 영문제목(English Title) |
KoLegal-BERT: Legal Language Representation Model for Legal Domain Text Mining |
| 저자(Author) |
박상민
윤예진
이재윤
김재은
Sangmin Park
Yejin Yoon
Jaeyun Lee
Jaieun Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 01 PP. 1061 ~ 1063 (2022. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델은 양방향 트랜스포머 기반을활용하여 대용량 말뭉치를 학습시켜 사전학습한 언어모델이며 다양한 자연어 처리 태스크에서 높은 성능 향상을 달성하였다. 하지만 사전학습을 위해 사용된 말뭉치는 위키피디아, 뉴스 등과 같은 말뭉치이기 때문에 전문적인 어휘나 문맥이 쓰이는 도메인에서는 향상된 성능을 기대하기 어렵다. 특히 최근 법률 서비스와 인공지능이 융합한 리걸테크(Legal Tech)의 중요성이 대두되고 있으나 언어적 한계점에 대한 문제가 지속적으로 제기되고 있다. 본 논문에서는 이와 같이 리걸테크에서 제기되는 법률 도메인의 언어적 한계점을 개선하고 법률 도메인을 잘 이해할 수 있는 법률 도메인에 특화된 KoLegal-BERT 모델을 제안한다. 또한 제안한 모델을 법률 문서 분류 평가를 통해 일반 BERT 모델과의 비교 평가를 수행하고 우수성을 입증한다.
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영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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