한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리) (Annual Conference on Human and Language Technology)
- 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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- Pages.76-81
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- 2020
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- 2005-3053(pISSN)
Doc2Vec 문서 임베딩을 이용한 질의문과 판례 자동 연결 방안 연구
A Study on the Connecting Method of Query and Legal Cases Using Doc2Vec Document Embedding
- 강예지 (연세대학교 언어정보학협동과정) ;
- 강혜린 (연세대학교 언어정보학협동과정) ;
- 박서윤 (연세대학교 언어정보학협동과정) ;
- 장연지 (연세대학교 언어정보학협동과정) ;
- 김한샘 (연세대학교언어정보연구원)
- Kang, Ye-Jee (Interdisciplinary Graduate Program of Linguistics and Informatics, Yonsei University) ;
- Kang, Hye-Rin (Interdisciplinary Graduate Program of Linguistics and Informatics, Yonsei University) ;
- Park, Seo-Yoon (Interdisciplinary Graduate Program of Linguistics and Informatics, Yonsei University) ;
- Jang, Yeon-Ji (Interdisciplinary Graduate Program of Linguistics and Informatics, Yonsei University) ;
- Kim, Han-Saem
- 발행 : 2020.10.14
초록
법률 전문 지식이 없는 사람들이 법률 정보 검색을 성공적으로 하기 위해서는 일반 용어를 검색하더라도 전문 용어가 사용된 법령정보가 검색되어야 한다. 하지만 현 판례 검색 시스템은 사용자 선호도 검색이 불가능하며, 일반 용어를 사용하여 검색하면 사용자가 원하는 전문 자료를 도출하는 데 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 일반용어가 사용된 질의문과 전문용어가 사용된 판례를 자동으로 연결해 주고자 하였다. 질의문과 연관된 판례를 자동으로 연결해 주기 위해 전문용어가 사용된 전문가 답변을 바탕으로 문서분류에 높은 성능을 보이는 Doc2Vec을 이용한다. Doc2Vec 문서 임베딩 기법을 이용하여 전문용어가 사용된 전문가 답변과 유사한 답변을 제안하여 비슷한 주제의 답변들끼리 분류하였다. 또한 전문가 답변과 유사도가 높은 판례를 제안하여 질의문에 해당하는 판례를 자동으로 연결하였다.