계약서 모호성 해소를 위한 명확화 질문 생성

핵심 개념

계약서의 모호한 조항을 식별하고 이를 해소하기 위한 명확화 질문을 자동으로 생성하는 기술

초록

이 연구는 계약서의 모호성을 탐지하고 이를 해소하기 위한 명확화 질문을 자동으로 생성하는 ConRAP 프레임워크를 제안한다. 주요 내용은 다음과 같다:

계약서 문장의 모호성을 탐지하기 위해 속성 기반 프롬팅 기법을 사용한다. 이 기법은 문장 내 모호한 속성을 식별하고 이에 대한 명확화 질문을 생성한다.

생성된 질문에 대한 답변을 계약서 내에서 검색하는 검색 기반 질의응답 모듈을 추가하여, 계약서 전체 문맥을 고려한 모호성 탐지를 수행한다.

1,000개의 계약서 문장을 수작업으로 레이블링하여 모호성 탐지 데이터셋을 구축하였다.

다양한 대형 언어 모델을 활용하여 ConRAP의 성능을 평가한 결과, ChatGPT를 사용했을 때 모호성 탐지 F2 점수 0.87, 생성된 질문의 70%가 유용한 것으로 나타났다.

오픈소스 모델 중에서는 Vicuna가 ChatGPT에 가장 근접한 성능을 보였다.

이 연구는 계약서의 모호성을 자동으로 탐지하고 명확화 질문을 생성하는 새로운 접근법을 제시하였다. 이를 통해 비법률 전문가들이 계약서 요구사항을 보다 효과적으로 도출할 수 있을 것으로 기대된다.

통계

계약서 문장 내 모호한 속성은 일반적으로 모호성, 불완전성, 참조 모호성 등의 유형을 가진다.
생성된 명확화 질문 중 83%가 ChatGPT에 의해 포괄적으로 식별되었다.
오픈소스 모델 중 Vicuna가 ChatGPT에 가장 근접한 성능을 보였다.

인용구

"계약서의 모호한 조항을 식별하고 이를 해소하기 위한 명확화 질문을 자동으로 생성하는 기술"
"이 연구는 계약서의 모호성을 자동으로 탐지하고 명확화 질문을 생성하는 새로운 접근법을 제시하였다."

핵심 통찰 요약

Generating Clarification Questions for Disambiguating Contracts

by Anmol Singha... 게시일 arxiv.org 03-14-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.08053.pdf

더 깊은 질문

계약서 모호성 탐지와 명확화 질문 생성을 위해 어떤 다른 기술적 접근법을 고려해볼 수 있을까?

ConRAP은 계약서의 모호성을 탐지하고 명확화 질문을 생성하는 데 효과적인 방법이지만, 다른 기술적 접근법도 고려할 수 있습니다. 예를 들어, 자연어 처리 기술을 활용하여 계약서를 구문 분석하고 중요한 용어나 구절을 식별하는 방법이 있을 수 있습니다. 또한, 기계 학습 알고리즘을 활용하여 계약서의 패턴을 학습하고 모호성을 탐지하는 방법도 고려할 수 있습니다. 또한, 지식 그래프를 활용하여 계약서 내의 정보를 연결하고 모호성을 해소하는 방법도 효과적일 수 있습니다.

계약서 모호성 탐지 및 명확화 질문 생성 기술의 실제 적용 시 발생할 수 있는 윤리적 이슈는 무엇이 있을까?

계약서 모호성 탐지 및 명확화 질문 생성 기술을 실제 적용할 때 발생할 수 있는 윤리적 이슈는 다양합니다. 첫째, 이 기술을 악용하여 계약서에 의도적으로 모호성을 도입하는 경우가 있을 수 있습니다. 둘째, 잘못된 예측으로 인해 발생하는 잠재적인 부정적 영향을 고려해야 합니다. 세째, 개인 정보 보호 문제가 발생할 수 있으며, 계약서 내의 민감한 정보를 보호해야 합니다. 또한, 이 기술을 통해 발생하는 결과에 대한 책임과 규제 문제도 고려해야 합니다.

계약서 외 다른 법률 문서에서도 이와 유사한 기술을 적용할 수 있을까?

계약서 모호성 탐지 및 명확화 질문 생성 기술은 계약서뿐만 아니라 다른 법률 문서에서도 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 법률 규정이나 규정적 요구사항을 명확히 이해하고 해석하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, 법률 문서의 모호성을 식별하고 해소하여 법률적 분쟁을 방지하고 정확한 이행을 도울 수 있습니다. 따라서, 이러한 기술은 다양한 법률 문서 및 규정에서 유용하게 활용될 수 있습니다.