배주호  박석

10.5626/JOK.2020.47.11.1061

설명 가능한 인공지능 트랜스포머 딥 네트워크 학습 문서 분류 유사도

최근 딥러닝 학습의 성능이 향상됨에 따라, 전문적인 분야에서 이 방법을 사용하려는 연구가 다양해지고 있다. 유사한 논리적 의미를 가진 법률 문서의 검색은 법률 분야에서 매우 중요한 부분이지만, 관련 분야의 전문적인 지식을 요구하기 때문에 전문가 시스템을 사용한 서비스에서 벗어나기 어려운 실정이다. 또한, 전문가 시스템을 구성하는 데는 전문 인력의 비용이 과다하게 발생하므로 자동화된 유사 법률 문서 검색환경을 구축하기에 어려운 점이 있다. 기존의 유사 문서 검색 서비스가 전문가 시스템과 통계적 시스템에 기반하는 환경을 제공하는데 비하여, 제안하는 방법은 분류 작업을 위한 뉴럴 네트워크를 학습하고 이를 사용하는 방법을 채택하였다. 우리는 설명 가능한 뉴럴 네트워크를 이용하여 의미적 유사도가 높은 법률 문서간의 검색을 제공하는 데이터베이스 시스템 구조를 제안하였다. 이러한 제안 기법의 특징은 유사 문서들 간의 의미적 관련성에 대한 시각적 유사도 평가 방법을 마련하고 이를 검증하는 성과를 보여준다.