메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이상아 (서울대학교) 김석기 김은진 (서울대학교) 강민지 (서울대학교) 신효필 (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.49 No.10
발행연도
2022.10
수록면
848 - 858 (11page)
DOI
10.5626/JOK.2022.49.10.848

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
최근에는 계약서를 포함한 법률 문서들을 대량으로, 빠르고 정확하게 처리하기 위하여 인공지능을 활용한 자동화된 분석 방법이 요구된다. 계약서는 그 안에 필수적인 조항들이 모두 포함되었는지, 어느 한 쪽에 불리한 조항은 없는지 등을 확인하여 적격성을 검증할 수 있다. 이때 계약서를 이루는 조항들은 계약서의 종류와 관계없이 매우 정형적이고 반복적인 경우가 많다. 본 연구에서는 이러한 성격을 이용하여 계약서 내 조항별 분류 모델을 구축하였으며, 계약서의 관습적인 요구사항에 기반하여 구성한 키워드 임베딩을 구축하고 이를 BERT 임베딩과 결합하여 사용한다. 이때 BERT 모델은 한국어 사전학습모델을 법률 도메인 문서를 이용하여 미세 조정한 것이다. 각 조항의 분류 결과는 정확도 90.57과 90.64, F1 점수 93.27과 93.26으로 우수한 수준이며, 이렇게 계약서를 이루는 각 조항이 어떤 필수조항에 해당되는지의 예측 결과를 통해 계약서의 적격성을 검증할 수 있다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 기존 연구
3. 데이터
4. 방법론
5. 실험
6. 결론
References

참고문헌 (29)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0