딥러닝을 이용한 법률 분야 한국어 의미 유사판단에 관한 연구

Abstract

기존의 데이터 검색 방법으로는 키워드 중심의 검색 방법이 주로 사용되나, 이는 전문적인 용어가 많이 쓰이는 법률 분야의 검색 방법으로는적합하지 않다. 이에 대해 본 논문에서는 법률 분야의 효과적인 데이터 검색 방안을 제안한다. 법률 도메인의 자연어처리 분야에서 문장 간의유사성을 판단하는 데 최적화된 임베딩 방법에 관하여 서술한다. 법률문장을 TF-IDF를 이용하여 키워드 기반으로 임베딩하거나 Universal SentenceEncoder를 이용하여 의미 기반으로 임베딩을 한 후, BERT모델을 결합하여 법률 분야에서 문장 간 유사성을 검사하여 데이터를 검색하는 최적의방안을 제안한다.