Основные понятия
복잡한 법률 텍스트에 대한 이해를 높이기 위해 다단계 요약 기법과 무감독 접근법을 활용한 질문 답변 시스템을 제안한다.
Аннотация
이 논문은 SemEval-2024 Task 5: 민사 소송 절차에서의 법적 논증 추론 과제에 대한 팀 SCaLAR의 연구 내용을 요약한다. 복잡한 법률 텍스트로 인한 어려움을 해결하기 위해 저자들은 간단하지만 새로운 유사성 및 거리 기반의 무감독 접근법을 제안했다. 또한 CNN, GRU, LSTM 등의 앙상블 특징을 활용한 Legal-BERT 임베딩의 다단계 융합을 탐구했다. 법률 설명의 길이가 길다는 문제를 해결하기 위해 T5 기반의 세그먼트 단위 요약을 도입했으며, 이를 통해 핵심 정보를 유지하면서 모델 성능을 향상시켰다. 제안된 무감독 시스템은 개발 세트에서 20점, 테스트 세트에서 10점의 macro F1 점수 향상을 보였으며, 이는 단순한 아키텍처에도 불구하고 유망한 결과이다.
Статистика
법률 텍스트의 복잡성으로 인해 BERT와 같은 최신 언어 모델도 세부 사항을 효과적으로 포착하기 어려움
제안된 무감독 시스템은 개발 세트에서 20점, 테스트 세트에서 10점의 macro F1 점수 향상을 보임
Цитаты
"법률 NLP는 빠른 속도로 발전하고 있으며, 트랜스포머의 등장은 이 분야의 연구 전망을 넓혔다."
"법률 텍스트의 복잡한 본질과 개체 간의 복잡한 관계로 인해 BERT와 같은 최신 언어 모델조차도 세부 사항을 효과적으로 포착하기 어렵다."