정보과학회논문지 (Journal of KIISE)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
LEXAI : 설명 가능한 인공지능을 이용한 법률 문서 유사도 분석 서비스 |
| 영문제목(English Title) |
LEXAI : Legal Document Similarity Analysis Service using Explainable AI |
| 저자(Author) |
배주호
박 석
Juho Bai
Seog Park
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 47 NO. 11 PP. 1061 ~ 1070 (2020. 11) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 딥러닝 학습의 성능이 향상됨에 따라, 전문적인 분야에서 이 방법을 사용하려는 연구가 다양해지고 있다. 유사한 논리적 의미를 가진 법률 문서의 검색은 법률 분야에서 매우 중요한 부분이지만, 관련 분야의 전문적인 지식을 요구하기 때문에 전문가 시스템을 사용한 서비스에서 벗어나기 어려운 실정이다. 또한, 전문가 시스템을 구성하는 데는 전문 인력의 비용이 과다하게 발생하므로 자동화된 유사 법률 문서 검색환경을 구축하기에 어려운 점이 있다. 기존의 유사 문서 검색 서비스가 전문가 시스템과 통계적 시스템에 기반하는 환경을 제공하는데 비하여, 제안하는 방법은 분류 작업을 위한 뉴럴 네트워크를 학습하고 이를 사용하는 방법을 채택하였다. 우리는 설명 가능한 뉴럴 네트워크를 이용하여 의미적 유사도가 높은 법률 문서간의 검색을 제공하는 데이터베이스 시스템 구조를 제안하였다. 이러한 제안 기법의 특징은 유사 문서들 간의 의미적 관련성에 대한 시각적 유사도 평가 방법을 마련하고 이를 검증하는 성과를 보여준다. |
영문내용
(English Abstract) |
Recently, in keeping with the improvement of deep learning, studies on using deep learning a specialized field have diversified. Semantic searching for legal documents is an essential part of the legal field. However, it is difficult to function outside of the service using the expert system because it requires professional knowledge in the relevant field. It is also challenging to establish an automated, semantically similar legal document retrieval environment because the cost of hiring professional human resources is high. While existing retrieval services provide an environment based on expert systems and statistical systems, the proposed method adopts the deep learning method with a classification task. We propose a database system structure that provides searching for legal documents with high semantic similarity using an explainable neural network. The features of these proposed methods show the performance of developing and verifying visual similarity assessment methods for semantic relevance among similar documents. |
| 키워드(Keyword) |
설명 가능한 인공지능
트랜스포머
딥 네트워크 학습
문서 분류
유사도
explainable AI
transformer
deep neural network
deep learning
document classification
similarity
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