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#법률 # 지식그래프 # 트리플 데이터 #자율주행

BETA 법률 지식기반 관계 데이터

법률 지식기반 관계 데이터 아이콘 이미지
  • 분야법률
  • 유형 텍스트
구축년도 : 2023 갱신년월 : 2024-06 조회수 : 942 다운로드 : 15 용량 :
샘플 데이터 ?

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    1.0 2024-06-28 데이터 개방 Beta Version

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    2024-06-28 산출물 공개 Beta Version

    소개

    - 국내 법률에 사용되는 용어에 대한 검출, 추론, 분야별 법률 관계성을 학습할 수 있는 데이터

    구축목적

    - 법률 문서 내 포함된 법률 지식과 용어 개념 기반 법률 관계성을 학습할 수 있는 모델을 통해 데이터 활용성을 높이는 데 목적을 둠
  • - 데이터 구축 규모 및 데이터 분포
     · 원천/라벨링 데이터

    문서 종류 세법 분야 (클래스) 데이터 수(건) 비율
    (%)
    판례문서 국세기본법 1,607 4%
    국세징수법 4,753 15%
    법인세 5,977 15%
    부가가치세 7,754 19%
    상속증여세 3,943 10%
    양도소득세 6,220 14%
    종합소득세 6,204 12%
    기타* 2,490 6%
    법령 법률 15 최소 수량 이상
    구축
    시행령 17
    시행규칙 17
    관련 법령 법률 15
    시행령 14
    시행규칙 9
    합계 39,035 100%
    트리플 라벨링 1,003,263 100%

     · 서브라벨링 데이터

    문서 종류 세법 분야 (클래스) 데이터 수(건) 비율
    (%)
    판례문서 국세기본법 1,250 12.40%
    국세징수법 1,250 12.40%
    법인세 1,250 12.40%
    부가가치세 1,250 12.40%
    상속증여세 1,250 12.40%
    양도소득세 1,250 12.40%
    종합소득세 1,250 12.40%
    기타* 1,250 12.40%
    법령 법률 15 0.10%
    시행령 17 0.20%
    시행규칙 17 0.20%
    관련 법령 법률 15 0.10%
    시행령 14 0.10%
    시행규칙 9 0.10%
    합계 10,087 100%
  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드

    - 활용모델 1 : 지식그래프 기반 법령 간 유사관계 추출 모델 (RotatE)
     · 모델 학습 : 본 모델은 법령 간 유사관계를 학습 및 추론하기 위해 triple data 중 법령 간 유사관계를 의미하는 'similar_to' 로 이뤄진 triple 약 3만 5천개로 학습/검증/평가 데이터를 준비할 것을 제안함. 이 모델은 (S, P, O) 구조의 triple 데이터를 학습하며, head, relation (S, P) 에 대한 tail (‘O’) 를 예측하는 방식으로 학습이 진행

    지식그래프 기반 법령 간 유사관계 추출 모델 (RotatE) 모델 학습

    - 활용모델 2 : 판결문에 적용된 법령 예측 모델 (sRoBERTa + RotatE)
     · 모델 학습 : 판결문에 적용된 법령을 예측하기 위해 먼저 판결문을 임베딩하여 유사도가 높은 판결문을 찾고, 해당 판결문에 적용된 법령을 바탕으로 쿼리 판결문의 적용 법령을 예측하는 모델을 제안함. 모델은 샴네트워크의 구조로 가중치를 공유하고 있으며, 적용법령이 비슷한 판결문은 positive, 다른 판결문은 negative로 학습하는 contrastive learning 방식을 활용

    판결문에 적용된 법령 예측 모델 (sRoBERTa + RotatE) 모델 학습

     

    - 서비스 활용 시나리오 :
     · 구축한 모델은 법률 적용 확인 및 법학 관련 연구에 활용 가능
     · 법률 적용 확인 : 사용자가 특정 사건이나 상황에 대한 판결문을 입력하면 해당 판결문에 어떤 법령이 적용되었는지 신속하게 분석 가능. 사용자에게 적용된 법령의 세부 내용과 함께 관련된 판례를 제시하며 이해를 도울 수 있음.

    - 법학 관련 연구 : 특정 주제에 대한 판례문에 관련된 법령을 확인 후 분석 가능함. 특정 주제에 대한 다양한 판례를 탐색하고, 적용 법령에 대해 쉽게 확인 가능

  • 설명서 및 활용가이드 다운로드

    데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드

    - 데이터 설명 
     - 국내 법률문서에서 주어(Subject)와 목적어(Object)에 해당하는 엔티티를 정의한 Class 분류에 맞춰 정제 후, 관계용어(Predicate)를 매칭하여 SPO 기반 트리플 라벨링 데이터 구축

    · 엔티티 Class 정의

    No. Class 설명 예시
    1 판례(precedent) 판례문 자체를 나타내는 개체 판례제목, 판례번호, 판례내용, 판결날짜 등
    2 소송사건(case) 판례와 관련된 소송 사건을 나타내는 개체 사건번호 등
    3 법원(court) 판례를 결정한 법원을 나타내는 개체 법원명 등
    4 판사(Judge) 판례를 결정한 판사를 나타내는 개체 판사명 등
    5 주문(disposition) 판결의 결론을 나타내는 개체 원고 청구 인용, 원고 청구 기각, 원고 청구 각하, 피고인의 유죄, 피고인의 무죄 등
    6 피고(defendant) 판례의 피고를 나타내는 개체 비식별화된 피고명 혹은 피고명 등
    7 원고(plaintiff) 판례의 원고를 나타내는 개체 비식별화된 원고명 혹은 원고명 등
    8 법률(law) 판례에 적용된 법률을 나타내는 개체 법률명 등
    9 행동(action) 행동을 나타내는 개체 행동 내용 등
    10 소가(dispute) 민사 재판에서의 소송물의 가액 소송 가액 등
    11 벌(penalty) 벌을 나타내는 개체 벌금, 형량 등

     

     

    · 관계용어 (Predicate) Type 정의

    No. Type 설명 예시
    1 Connect (연결되다) S는 O와 연결되다 판례번호는 심판청구사건번호와 연결된다
    2 Judge (판결하다) S는 O를 판결하다 판례번호는 판결 유형을 판결한다
    3 decide_of(결정하다) S는 O를 결정하다 판결 제목은 주문을 결정한다
    4 Suit (소를 제기하다) S가 O에게 소를 제기하다 원고가 피고에게 소를 제기하다
    5 Act (행하다) S가 O를 행하다 원고가 원고 행동을 행하다
    6 Issue (쟁점이다) S의 쟁점은 O이다 판례번호의 쟁점은 판례 제목이다
    7 refer_to(참조하다) S가 O를 참조하다 법원은 참조조문(관련법령)을 참조한다
    8 Cause (야기하다) S가 O를 야기하다 피고는 판례번호를 야기했다
    9 was made (만들어지다) S는 O에 의해 만들어지다 판례번호는 법원에 의해 만들어졌다
    10 Effect (영향을 끼치다) S는 O에 영향을 끼치다 주문은 판결 유형에 영향을 끼친다

    - 어노테이션 포맷 구조

    구분 속성명 타입 필수
    여부
    설명 범위 비고
    1 Dataset Object Y       
      1-1 DataSetNum string Y 데이터셋번호 Feb-90  
    2 info Object Y      
      2-1 DocType string Y      
    2-2 Precedent Object Y (DocType = 판례)    
      2-2-1 PrecedentID string Y 일련번호(판례)    
    2-2-2 PrecedentCategory string Y 세법 분야 . 국세기본법
    국세징수법
    법인세
    부가가치세
    상속증여세
    양도소득세
    종합소득세
    기타
    법령-법률
    법령-시행령
    법령-시행규칙
    관련법령-법률
    관련법령-시행령
    관련법령-시행규칙
    2-2-3 PrecedentNum string Y 사건번호    
    2-2-4 PrecedentLevel string Y 판결유형   1심, 2심, 3심, 4심,
    5심, 6심, 조심, 국심
    2-2-5 PrecedentDate string Y 선고일자    
    2-2-6 PrecedentName string Y 판결제목    
    2-2-7 PrecedentKinds string Y 소송유형    
    2-2-8 PrecedentCourt string Y 법원    
    2-2-9 PrecedentPlaintiff string Y 원고, 상고인    
    2-2-10 PrecedentDefendant string Y 피고, 피상고    
    2-2-11 PrecedentLegal string Y 적용법령    
    2-2-12 PrecedentContent string Y 판결문 원문    
    2-3 StatuteInfo Object N      
      2-3-1 StatuteNum string N 일련번호(법령)    
    2-3-2 StatuteSubject string N 법령    
    2-3-3 StatuteKinds string N 법령구분    
    2-3-4 Office string N 소관부처    
    2-3-5 DateEnforcement string N 시행일자    
    2-3-6 ForceDate string N 공포일자    
    2-3-7 ForceID string N 공포번호    
    3     Entities array Y  트리플    
          - Object N      
        3-1 Topic string N 엔티티    
        3-2 Link string N 술어    
        3-3 Thing string N 엔티티값    
    4     Triple array   트리플    
          - Object Y   SPO 관계  
      4-1 Subject string Y 주어 엔티티    
      4-2 Predicate string Y 관계용어   connect, judge,
    decide_of, suit,
    issue, act, refer_to,
    cause, was made,
    effect
      4-3 Object string Y 목적어 엔티티    

     

    - 라벨링 데이터 예시

    라벨링 데이터 예시1라벨링 데이터 예시 2

     

    - 서브라벨링데이터 예시
     - 국내 법률문서 원문 전체 텍스트화. 온점(.) 기준 ‘∖n’ 입력하여 문장단위 구분 

  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : ㈜타임게이트
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    김민관 02-575-0409 aidiv@time-gate.com 품질관리
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    ㈜엠티데이타 수집
    아이티에스노아 정제
    호원소프트 가공
    아이삭 품질관리
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    법무법인 율촌 데이터 설계, 법률 자문
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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.