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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.0 2024-06-28 데이터 개방 Beta Version 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2024-06-28 산출물 공개 Beta Version 소개
- 국회 회의록에서 발언을 질문과 답변으로 분리하고, 그 질문과 답변을 활용하여 생성한 인공지능 학습용 데이터셋
구축목적
- 기계학습이 가능한 학습 데이터를 구축하여, 지능형 입법활동 지원과 인공지능 연구 및 응용 서비스 지원 - 인공지능을 통해 국민들이 정치에 대한 관심과 참여를 제고
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메타데이터 구조표 데이터 영역 한국어 데이터 유형 텍스트 데이터 형식 텍스트 데이터 출처 자체수집 (국회 회의록) 라벨링 유형 내용요약(자연어) 라벨링 형식 json 데이터 활용 서비스 -국회에서 다룬 안건 및 의원들의 발언들을 토대로 한 국회 회의록 기반의 챗봇 서비스 - 국회 회의록의 데이터로 학습된 AI 모델을 활용한 Legal Tech 서비스 개발 - 각 법안에 대해 안건 상정부터 제·개정에 따른 다양한 의견들을 참조 및 분석 서비스 제공 - 발언자별 발언 내용 분석을 포함한 다양한 의정활동을 돕는 국회 회의록 기반의 기계학습용 기초데이터 데이터 구축년도/
데이터 구축량2023년/- 원문 규모 : 회의록 11,827건 - 원천데이터 규모 : 질의응답쌍 44,033건 - 최종 어노테이션 규모 : 질의응답쌍 44,033건 -
- 데이터 구축 규모
데이터 형태 원문 규모 원천데이터 규모 최종 어노테이션 규모 PDF, XLSX 회의록 11,827건 질의응답쌍 44,033건 질의응답쌍 44,033건 - 데이터 분포(회의별 분포)
회의구분 건수 비율 국정감사 17,928 40.71% 본회의 1,396 3.17% 소위원회 18,015 40.91% 예산결산특별위원회 2,306 5.24% 특별위원회 4,388 9.96% 합계 44,033 100% - 데이터 분포(대수별 분포)
대수 건수 비율 15대 151 0.34% 16대 1,379 3.14% 17대 2,036 4.62% 18대 1,963 4.46% 19대 1,929 4.38% 20대 26,209 59.52% 21대 10,366 23.54% 합계 44,033 100% - 데이터 분포(질문 유형별 분포)
질문유형 건수 비율 추출형 40,431 91.82% 단답형 3,602 8.18% 합계 44,033 100% -
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AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드- 활용모델
- 모델학습
Alpaca(Koalpaca) 모델은 2023년 3월 Meta에서 공개된 대형 언어 모델인 LLaMA를 기반으로 개발.
Alpaca는 Meta의 LLaMA-7B 모델을 베이스로 하여 Instruction tuning을 진행하여 개발.
모델은 Instruction following 모델로, 인간의 지시에 따라 결과물을 생성하는 역할을 수행.
self-instruct 연구는 대형 언어 모델을 사용하여 데이터를 생성하고, 해당 데이터로 다시 대형 언어 모델을 학습시키는 방법론.
Alpaca에서는 self-instruct 방법론을 단순화하면서도 베이스라인 모델을 개선하여 데이터 생성에 활용함AI모델 task AI모델(후보) 성능 지표 및 목표값 Data I/O 이해 Alpaca BLEU-2 (Score 20)
F1-Score (65.4 이상)Input data :
Text Sequence
output data :
Text Sequence
- 학습조건
1) 질의 생성no 파라미터 파라미터 값 1 epoch 3 2 learning_rate 1.00E-04 3 weight decay 0.001 4 per_device_batch_size 3 5 gradient_accumulation_steps 64 6 seed 911
2) 질의 응답no 파라미터 파라미터 값 1 epoch 3 2 learning_rate 1.00E-04 3 weight decay 0.001 4 per_device_batch_size 3 5 gradient_accumulation_steps 64 6 seed 911 ○ 서비스 활용 시나리오
● 국회에서 다룬 안건 및 의원들의 발언들을 토대로 한 국회 회의록 기반의 챗봇 서비스
● 국회 회의록 자료 기반으로 안건별 심사/논의 내용을 문맥 분석을 통해 질의응답쌍 데이터 셋을 구축하여, 질 좋은 학습데이터로 적극 활용으로 자연어 처리 기반을 둔 지식기반 AI 질의응답 서비스, Legal Tech 서비스 개발
● 각 법안에 대해 안건 상정부터 제·개정에 따른 다양한 의견들을 참조 및 분석 서비스 제공
● 발언자별 발언 내용 분석을 포함한 다양한 의정활동을 돕는 국회 회의록 기반의 기계학습용 기초데이터 -
설명서 및 활용가이드 다운로드
데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드- 어노테이션 포맷 및 규격
No. 항목명 타입 필수
구분항목 설명 예시 Level1 Level2 1 filename string 필수 원천데이터 이름 "SRC_21대_제382회_제1차_소위원회_
산업통상자원중소벤처기업위원회-중소
벤처기업소위원회_0001(050173).xlsx"2 original string 필수 원문 URL http://likms.assembly.go.kr/rec... 3 id string 필수 ID 501730001 4 date string 선택 회의일자 2020년9월9일(수) 5 conference
numbernumber 필수 회의번호 50173 6 question
numbernumber 필수 질문번호 1 7 meeting
namestring 필수 회의명 소위원회 8 generation
numberstring 필수 국회 대 21 9 committee
namestring 필수 위원회 명 산업통상자원중소벤처기업위... 10 meeting
numbernumber 필수 회 수 제382회 11 session
numbernumber 필수 차 수 1차 12 agenda string 필수 안건 1. 중소기업기본법 일부개정법률... 13 law string 해당시
필수법안 중소기업기본법 일부개정법률... 14 QnA type string 필수 질문 유형 추출형 15 context string 필수 컨텍스트 전체
원문취지에 동의합니다. 다만 협동조... 16 context learn string 필수 학습용 컨텍스트 협동조합 내에서 조합장과 조합원... 17 context
summarysummary q string 필수 생성요약 질문 협동조합에서 조합장과 조합원... summary a string 필수 생성요약 답변 정부는 조합원들의 의견이 반영... 18 questioner
namestring 필수 질문자 이름 조정훈 19 questioner
IDnumber 해당시
필수질문자 의원 ID 7616 20 questioner ISNI number 해당시
필수질문자 의원 ISNI 479096489 21 questioner affiliation string 해당시
필수질문자 소속 - 22 questioner position string 해당시
필수질문자 직위 위원 23 question tag number 필수 발언순번 29 comment string 필수 질문 내용 취지에 동의합니다. 다만 협동조... keyword string 해당시
필수키워드 협동조합,조합장,조합원,자금 24 answerer name string 필수 응답자 이름 강성천 25 answerer ID number 해당시
필수응답자 의원 ID - 26 answerer
ISNInumber 해당시
필수응답자 의원 ISNI - 27 answerer
affiliationstring 해당시
필수응답자 소속 중소벤쳐기업부 28 answerer
positionstring 해당시
필수응답자 직위 차관 29 answer tag number 필수 발언순번 30 comment string 필수 응답 내용 조합원과 조합장의 갈등은 항상... keyword string 해당시
필수키워드 조합원,조합장,중소기업자,협동조합 -
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : ㈜비네아
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 민병원 042-716-0095 minfam@vinea.co.kr 총괄 책임자 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 ㈜비네아 데이터 가공 / 검수 ㈜퓨쳐누리 데이터 획득, 수집 / 가공 / 검수 ㈜무하유 학습 모델 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 변회균 070-8014-5292 hkbyeon@futurenuri.com 서상원 070-8014-5292 ssw@futurenuri.com AI모델 관련 문의처
AI모델 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 박필용 02-6233-8400 pypark@muhayu.com 저작도구 관련 문의처
저작도구 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 서상원 070-8014-5292 ssw@futurenuri.com
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인터넷과 물리적으로 분리된 온라인·오프라인 공간으로 의료 데이터를 포함하여 보안 조치가 요구되는 데이터를 다운로드 없이 접근하고 분석 가능
* 온라인 안심존 : 보안이 보장된 온라인 네트워크를 통해 집, 연구실, 사무실 등 어디서나 접속하여 데이터에 접근하고 분석
* 오프라인 안심존 : 추가적인 보안이 필요한 데이터를 대상으로 지정된 물리적 공간에서만 접속하여 데이터에 접근하고 분석 -
- AI 허브 접속
신청자 - 안심존
사용신청신청자신청서류 제출* - 심사구축기관
- 승인구축기관
- 데이터 분석 활용신청자
- 분석모델반출신청자
- AI 허브 접속
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1. 기관생명윤리위원회(IRB) 심의 결과 통지서 [IRB 알아보기] [공용IRB 심의신청 가이드라인]
2. 기관생명윤리위원회(IRB) 승인된 연구계획서
3. 신청자 소속 증빙 서류 (재직증명서, 재학증명서, 근로계약서 등 택1)
4. 안심존 이용 신청서 [다운로드]
5. 보안서약서 [다운로드]
※ 상기 신청서 및 첨부 서류를 완비한 후 신청을 진행하셔야 정상적으로 절차가 이루어집니다. -
신청 및 이용관련 문의는 safezone1@aihub.kr 또는 02-525-7708, 7709로 문의
데이터셋 다운로드 승인이 완료 된 후 API 다운로드 서비스를 이용하실 수 있습니다.
API 다운로드 파일은 분할 압축되어 다운로드 됩니다. 분할 압축 해제를 위해서는 분할 압축 파일들의 병합이 필요하며 리눅스 명령어 사용이 필요합니다.
리눅스 OS 계열에서 다운로드 받으시길 권장하며 윈도우에서 파일 다운로드 시 wsl(리눅스용 윈도우 하위 시스템) 설치가 필요합니다.
※ 파일 병합 리눅스 명령어
find "폴더경로" -name "파일명.zip.part*" -print0 | sort -zt'.' -k2V | xargs -0 cat > "파일명.zip"
- 해당 명령어 실행 시, 실행 경로 위치에 병합 압축 파일이 생성됩니다.
- 병합된 파일 용량이 0일 경우, 제대로 병합이 되지 않은 상태이니 "폴더경로"가 제대로 입력되었는지 확인 부탁드립니다.
※ 데이터셋 소개 페이지에서 다운로드 버튼 클릭하여 승인이 필요합니다.