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#의료 # 법률 # 말뭉치 데이터 # 자연어처리 # 인공지능

NEW 의료, 법률 전문 서적 말뭉치

의료, 법률 전문 서적 말뭉치 아이콘 이미지
  • 분야법률
  • 유형 텍스트
구축년도 : 2022 갱신년월 : 2023-09 조회수 : 26,285 다운로드 : 867 용량 :
샘플 데이터 ?

샘플데이터는 데이터의 이해를 돕기 위해 별도로 가공하여 제공하는 정보로써 원본 데이터와 차이가 있을 수 있으며,
데이터에 따라서 민감한 정보는 일부 마스킹(*) 처리가 되어 있을 수 있습니다.

※ 내국인만 데이터 신청이 가능합니다.

  • 데이터 변경이력

    데이터 변경이력
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    1.1 2023-11-24 데이터 최종 개방
    1.1 2023-09-14 데이터 재연결
    1.0 2023-06-28 데이터 개방(Beta Version)

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2023-11-27 데이터 최종 개방

    소개

    저작재산권 이용허락을 확보한 의료 및 법률 분야 핵심 전문 도서와 분야 전문성과 최신성을 갖춘 특허(의료), 판결문(법률)을 기반으로 1억 어절의 데이터셋을 구축

    구축목적

    전문 분야 한국어 말뭉치 표본을 제공하고 자연어처리 산업 활성화와 의료 및 법률 분야 인공지능 솔루션 개발 확대에 기여하고자 함
  • Ⅰ. 데이터 구축 규모
     - 원천데이터 : 저작재산권 이용허락을 확보한 의료 및 법률 전문 도서와 특허(의료), 판결문(법률)을 기반으로 126,513건 원천데이터 구축
     - 라벨링데이터 : 확보된 원천데이터로 총 102,300,332어절 구축

    언어 구분 원천데이터 라벨링데이터
    한국어 의료 46,883건 49,217,568어절
    법률 79,630건 53,082,764어절
    126,513건 102,300,332어절
     

     

    Ⅱ. 데이터 분포
    1. 문장 어절 수 분포

    어절 구간 원천데이터 수 비율
    10 어절 미만 1 0.00%
    10 어절 ~ 20 어절 10 0.01%
    21 어절 ~ 30 어절 27 0.02%
    31 어절 ~ 40 어절 33 0.03%
    41 어절 ~ 50 어절 61 0.05%
    51 어절 ~  126,381 99.90%
    합계 126,513 100%
     

     

     

    2. 도서 출판 기간 분포

    출판 기간 원천데이터 수 비율
    2010년 미만 7,710 6.09%
    2010년 ~ 2011년 6,017 4.76%
    2012년 ~ 2013년 9,059 7.16%
    2014년 ~ 2015년 13,202 10.44%
    2016년 ~ 2017년 15,050 11.90%
    2018년 ~ 2019년 23,637 18.68%
    2020년 ~  51,838 40.97%
    합계 126,513 100%
     

    3. 전문 용어 분포

    대분류 중분류 전문 용어 건수 비율
    의료 STUDY_FIELD FD_MEDICINE 44,230 0.65%
    THEORY TR_MED_PROCEDURE 398,906 5.86%
    TR_MED_MEASURE 169,416 2.49%
    TR_MED_OBSERVATION 12,193 0.18%
    ARTIFACTS AFW_MED_DEVICE 180,709 2.66%
    ORGANIZATION OGG_MEDICINE 11,397 0.17%
    ANIMAL AM_PART 268,171 3.94%
    TERM TMM_DISEASE 685,799 10.08%
    TMM_SYMPTOM 305,514 4.49%
    TMM_DRUG 238,190 3.50%
    TM_CELL_TISSUE_ORGAN 1,018,956 14.98%
    법률 ORGANIZATION OGG_LAW 374,884 5.51%
    CIVILIZATION CV_LAW 1,352,497 19.88%
    CV_TAX 32,807 0.48%
    EVENT EV_OTHERS 12,405 0.18%
    TERM TML_PARTY 470,796 6.92%
    TML_PROCEDURAL_ACTS 208,849 3.07%
    TML_LITIGATION  165,950 2.44%
    TML_PROVISION 508,108 7.47%
    TML_CASE 187,276 2.75%
    TML_JUDGMENT 155,177 2.28%
    합계     6,802,230 100%
     

     

    4. 분류(독해 난이도) 분포

     
    난이도 수준 원천데이터 수 비율
    하(일반인이 쉽게 이해) 18,911 14.95%
    중(일반인이 어느 정도 이해) 55,643 43.98%
    상(일반인이 이해하기 어려움) 51,959 41.07%
    합계 126,513 100%
     

     

    5. 문서 표준 분류 분포
    5.1 분야 구성비

     
    분야 원천데이터 수 어절 수 비율(어절 수 기준)
    의료 46,883 49,217,568 48.11%
    법률 79,630 53,082,764 51.89%
    합계 126,513 102,300,332 100%
     

     

    5.2 분야별 카테고리 구성비

    분야 카테고리 원천데이터 수 비율
    의료 가정의학 431 0.34%
    간호학 7 0.01%
    내과학 6,963 5.50%
    마취과학 434 0.34%
    면역학/병리학/임상병리학 2,461 1.95%
    미생물학/기생충학 1,370 1.08%
    방사선과학 3,864 3.05%
    비뇨기과학 1,110 0.88%
    산부인과학 1,630 1.29%
    생리학 391 0.31%
    생화학 679 0.54%
    성형외과학 640 0.51%
    소아과학 936 0.74%
    신경과학 763 0.60%
    신경외과학 1,658 1.31%
    안과학/임상안광학 821 0.65%
    약학/약리학 3,817 3.02%
    예방의학/직업환경의학 1,453 1.15%
    응급의학 2,299 1.82%
    이비인후과학 2,100 1.66%
    일반외과학 1,573 1.24%
    재활의학/물리치료학/작업치료학 5,767 4.56%
    정신과학 496 0.39%
    정형외과학 1,873 1.48%
    치의학 2,003 1.58%
    피부과학 298 0.24%
    해부학 620 0.49%
    흉부외과학 426 0.34%
    법률 경제법 1,547 1.08%
    교육법 150 0.12%
    국제법(공법) 305 0.24%
    국제법(사법) 1,252 0.99%
    노동법등 704 0.56%
    민법일반 12,941 10.23%
    민사소송법 4,548 3.59%
    법학일반 4,208 3.33%
    상사법등 11,102 8.78%
    소비자/보호법 555 0.44%
    의료/보건법 1,231 0.97%
    인권/국제인권법 10 0.01%
    조세/세법 1,006 0.80%
    중재법 6 0.00%
    지방자치법 395 0.31%
    지적재산권법 3,223 2.55%
    친족/상속법 695 0.55%
    토지/부동산/주택/농지법 1,328 1.05%
    해사/해상/해상운송/해상보험법 690 0.55%
    행정법 9,473 7.49%
    헌법 12,196 9.64%
    형법/형사소송법등 11,676 9.23%
    환경/교통법 389 0.31%
    합계   126,513 100%
     

     

     

     

     

     

  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드
  • 데이터 성능 점수

    측정값 (%)
    기준값 (%)

    데이터 성능 지표

    데이터 성능 지표
    번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수
    1 KM-BERT NER fine-tuning 성능 비교 Text Generation BERT F1-Score 0.775 0.78
    2 KL-BERT NER fine-tuning 성능 비교 Text Generation BERT F1-Score 0.885 0.89
    3 KM-BERT 언어 모델 성능 Text Generation BERT Perplexity % 153.72 %
    4 KL-BERT 언어 모델 성능 Text Generation BERT Perplexity % 87.11 %

    ※ 데이터 성능 지표가 여러 개일 경우 각 항목을 클릭하면 해당 지표의 값이 그래프에 표기됩니다.

    ※ AI모델 평가 지표에 따라 측정값의 범위, 판단 기준이 달라질 수 있습니다. (ex. 오류율의 경우, 낮을수록 좋은 성능을 내는 것으로 평가됩니다)

  • 설명서 및 활용가이드 다운로드

    데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드

    1. 데이터포맷

    구분  획득(수집) 단계  정제 단계 가공(라벨링) 단계
    데이터 구분 원시데이터 원천데이터 최종데이터
    데이터 형태 디지털 파일 디지털 파일 디지털 파일
    데이터 포맷 pdf, hwp, MS-Word txt JSON
     

     

    2. 원시데이터(도서) 메타정보

     
    No. 속성명 필수여부 속성 및 내용
    1 BOOK ID Y 도서 ID
    2 Book.name Y 도서명
    3 Authors Y 저자명
    4 Translators N 번역자명
    5 Year Y 도서 출판일
    6 Page Y 총 페이지수
    7 Publisher Y 출판사명
    8 Category Y 도서 카테고리
     

     

    3. 어노테이션 포맷

     
    No. 속성명 필수여부 Type 항목 설명 예시
    1 totalcount Y number 카운트  
    2 data Y object 데이터셋  
      2-1 data[].book_id Y string 도서식별 ID MTB000001
    LTB000001
      2-2 data[].category Y string 카테고리 외과, 헌법 등 도서의 카테고리
      2-3 data[].popularity Y number 라벨링 난이도 1(하), 2(중), 3(상)
      2-4 data[].keyword N array 키워드 [“포도당”, “포도당신합성”, “단백질 이화작용”]
      2-5 data[].text Y string 텍스트 본문 한국의 동물 보호법은 1991년 단 12개의..
      2-6 data[].word_segment Y number 텍스트 어절 수  
      2-7 data[].publication_ymd Y string 도서 출판일 예시) 20201020
    특허 출원일
    판결문 선고일
      2-8 data[].NE N object 라벨링 오브젝트  
        2-8-1 data[].NE[].id N number 라벨링 순번  
        2-8-2 data[].NE[].entity N string 라벨링 대상 텍스트 동물 보호법
        2-8-3 data[].NE[].type N string 카테고리 타입 CV_LAW,AM_PART..
        2-8-4 data[].NE[].begin N number Target 시작 위치  
        2-8-5 data[].NE[].end N number Target 끝 위치
     

    4. 라벨링데이터 예시

    {
                "book_id": "MTB001487",
                "category": "소아과학",
                "popularity": 3,
                "keyword": [
                    "신중론",
                    "손상",
                    "물리치료",
                    "뇌성마비",
                    "근거중심의 진단과 예후"
                ],
                "text": "이를 위해 해리스(Harris, 1996)와 골든(Golden, 1980)은 임상의사 결정에 따른 중재의 과학적 근거를 분석할 때...(중략)...평가의 필요성을 설명하면서 신중론을 얘기했다.",
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                        "entity": "물리치료",
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                        "entity": "뇌성마비",
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                "keyword": [
                    "파산선고",
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                    "고지의무",
                    "보험금청구",
                    "상법"
                ],
                "text": "하지만 보험계약자의 권리가 일정한 범위 이내에서 제한을 받는다. ...(중략)...비로소 보험계약을 해지 또는 해제할 수 있다(제650조 제3항).",
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                "publication_ymd": "20210720",
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                        "entity": "계약해지권",
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                        "end": 172
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                        "id": 3,
                        "entity": "제639조 제2항",
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                    },
                    {
                        "id": 4,
                        "entity": "보험금청구권",
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                    },
                    ...(중략)
     

     

  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : 고려대학교산학협력단
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    김종호 02-919-8565 mecey@naver.com 데이터 정제/가공 및 레이블
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    군자출판사(주) 의료 말뭉치 원천 데이터 수집
    ㈜나라지식정보 데이터 품질 검수
    ㈜박영사 법률 말뭉치 원천 데이터 수집
    ㈜범문에듀케이션 의료 말뭉치 원천 데이터 수집
    법문사 법률 말뭉치 원천 데이터 수집
    한양대학교산학협력단 모델 개발 및 검증
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    김종호 02-919-8565 mecey@naver.com
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※ 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.

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