• Title/Summary/Keyword: 법률용어

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법률용어(3) - 흔히 사용되는 법률용어 해설(3)

  • 대한설비건설협회
    • 월간 기계설비
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    • s.251
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    • pp.56-57
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    • 2011
  • 건설업을 영위하다 보면 소송 및 행정처분 등에서 법률용어를 자주 접하게 된다. 법률용어는 일상의 생활용어와 다르기 때문에 그 뜻을 정확히 알고 업무처리를 해야만 실수가 없다. 본지는 법률용어의 뜻을 정확하게 알고 사용하는데 도움을 주고자 '흔히 사용되는 법률용어 해설'을 게재하고 있다.

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A Study on the Effects of Application of Relational Attribute on Construction of Structured Glossary - A Semantic Analysis of Legal Terminology (구조적 용어사전 구축에서 법률용어 성분분석을 통한 관계속성 지정의 효과에 관한 연구)

  • Jo, La-Hyoun
    • Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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    • 2014.08a
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    • pp.135-141
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    • 2014
  • 본 연구는 법률명 용어의 의미적 성분분석을 통해 '보충적 관계속성'을 도출하고, 이를 구조적 용어사전의 관계속성 설정에 적용하였을 때 용어관계에 나타나는 효과를 확인하는 것을 목적으로 한다. '보충적 관계속성'이란 클래스(범주)별 용어들이 가지는 특징에 기반하여 만든 관계속성을 말하며, 용어사전 구축 시 도출한 관계속성을 반영함으로서 용어 간 관계가 유기적이고 명확하게 표현될 수 있도록 하는 보조적 구축지침의 역할을 하도록 한다. 이를 위해 법원도서관 '법률용어 관련어집의 316개 용어쌍을 분석하여 '보충적 관계속성'을 도출하였으며, 구조적 용어사전 용어에 적용하여 밀도 값과 밀도의 정도를 시각화하여 효과를 확인하였다. 그 결과, '보충적 관계속성' 전, 후의 변화는 적었으나 이는 법률명 용어의 특징으로 인한 결과라는 것을 알 수 있었고, '보충적 관계속성' 반영의 명확한 효과 확인을 위해서는 분석대상용어를 법률명에서 법률관련용어로 확장시켜 연구할 필요성을 확인하였다.

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Term Mapping Methodology between Everyday Words and Legal Terms for Law Information Search System (법령정보 검색을 위한 생활용어와 법률용어 간의 대응관계 탐색 방법론)

  • Kim, Ji Hyun;Lee, Jong-Seo;Lee, Myungjin;Kim, Wooju;Hong, June Seok
    • Journal of Intelligence and Information Systems
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    • v.18 no.3
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    • pp.137-152
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    • 2012
  • In the generation of Web 2.0, as many users start to make lots of web contents called user created contents by themselves, the World Wide Web is overflowing by countless information. Therefore, it becomes the key to find out meaningful information among lots of resources. Nowadays, the information retrieval is the most important thing throughout the whole field and several types of search services are developed and widely used in various fields to retrieve information that user really wants. Especially, the legal information search is one of the indispensable services in order to provide people with their convenience through searching the law necessary to their present situation as a channel getting knowledge about it. The Office of Legislation in Korea provides the Korean Law Information portal service to search the law information such as legislation, administrative rule, and judicial precedent from 2009, so people can conveniently find information related to the law. However, this service has limitation because the recent technology for search engine basically returns documents depending on whether the query is included in it or not as a search result. Therefore, it is really difficult to retrieve information related the law for general users who are not familiar with legal terms in the search engine using simple matching of keywords in spite of those kinds of efforts of the Office of Legislation in Korea, because there is a huge divergence between everyday words and legal terms which are especially from Chinese words. Generally, people try to access the law information using everyday words, so they have a difficulty to get the result that they exactly want. In this paper, we propose a term mapping methodology between everyday words and legal terms for general users who don't have sufficient background about legal terms, and we develop a search service that can provide the search results of law information from everyday words. This will be able to search the law information accurately without the knowledge of legal terminology. In other words, our research goal is to make a law information search system that general users are able to retrieval the law information with everyday words. First, this paper takes advantage of tags of internet blogs using the concept for collective intelligence to find out the term mapping relationship between everyday words and legal terms. In order to achieve our goal, we collect tags related to an everyday word from web blog posts. Generally, people add a non-hierarchical keyword or term like a synonym, especially called tag, in order to describe, classify, and manage their posts when they make any post in the internet blog. Second, the collected tags are clustered through the cluster analysis method, K-means. Then, we find a mapping relationship between an everyday word and a legal term using our estimation measure to select the fittest one that can match with an everyday word. Selected legal terms are given the definite relationship, and the relations between everyday words and legal terms are described using SKOS that is an ontology to describe the knowledge related to thesauri, classification schemes, taxonomies, and subject-heading. Thus, based on proposed mapping and searching methodologies, our legal information search system finds out a legal term mapped with user query and retrieves law information using a matched legal term, if users try to retrieve law information using an everyday word. Therefore, from our research, users can get exact results even if they do not have the knowledge related to legal terms. As a result of our research, we expect that general users who don't have professional legal background can conveniently and efficiently retrieve the legal information using everyday words.

Developing and Evaluating an Ontology-based Legal Retrieval System (온톨로지 기반 법률 검색시스템의 구축 및 평가에 관한 연구)

  • Chang, In-Ho
    • Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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    • v.45 no.2
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    • pp.345-366
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    • 2011
  • The law affects our daily lives, and hence, constitutes a crucial information resource. However, electronic access to legal information using keyword-based retrieval systems appears to provide users with limited satisfaction. There are many factors behind this inadequacy. First, the discrepancies between formal legal terms and their counterparts in common language are quite large. Second, the situation is further confounded by frequent abbreviations in legal terms. Third, even though there is a constant deluge of legal information, users' needs have evolved to demand more Q and A type searches. All of these factors make the existing retrieval systems inefficient and ineffective. This article suggests an ontology-based system as a means to deal with such difficulties. To that end, a legal retrieval system(experimental system), built on the basis of a newly-constructed law ontology, was tested against a keyword-based legal retrieval system(existing one), yielding data on their relative effectiveness in retrieval and user satisfaction.

Comparative study of legal document summary method based on pre-trained model (사전학습 기반의 법률문서 요약 방법 비교연구)

  • Kim, EuiSoon;Lim, HeuiSeok
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2021.11a
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    • pp.614-617
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    • 2021
  • 법률 문서는 일반 사용자가 이해하기 어려운 용어로 이루어져 있고 특히 장문의 문서가 많아 법률시스템에 종사하는 종사자들 또한 많은 양의 문서를 읽기가 어려운 현실이다. 이에 문서 요약 방법중 딥러닝 기반의 사전학습 모델을 적용한 추출요약기반, 생성요약 방법론과 딥러닝 이전의 핵심문장 추출 방법론을 비교하여 법률용어의 요약성능에 대한 비교 평가를 수행하고자 하며 추후 연구과제로 법률문서에 특화된 요약 모델을 만들어보고자 한다.

A Study on the Connecting Method of Query and Legal Cases Using Doc2Vec Document Embedding (Doc2Vec 문서 임베딩을 이용한 질의문과 판례 자동 연결 방안 연구)

  • Kang, Ye-Jee;Kang, Hye-Rin;Park, Seo-Yoon;Jang, Yeon-Ji;Kim, Han-Saem
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2020.10a
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    • pp.76-81
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    • 2020
  • 법률 전문 지식이 없는 사람들이 법률 정보 검색을 성공적으로 하기 위해서는 일반 용어를 검색하더라도 전문 용어가 사용된 법령정보가 검색되어야 한다. 하지만 현 판례 검색 시스템은 사용자 선호도 검색이 불가능하며, 일반 용어를 사용하여 검색하면 사용자가 원하는 전문 자료를 도출하는 데 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 일반용어가 사용된 질의문과 전문용어가 사용된 판례를 자동으로 연결해 주고자 하였다. 질의문과 연관된 판례를 자동으로 연결해 주기 위해 전문용어가 사용된 전문가 답변을 바탕으로 문서분류에 높은 성능을 보이는 Doc2Vec을 이용한다. Doc2Vec 문서 임베딩 기법을 이용하여 전문용어가 사용된 전문가 답변과 유사한 답변을 제안하여 비슷한 주제의 답변들끼리 분류하였다. 또한 전문가 답변과 유사도가 높은 판례를 제안하여 질의문에 해당하는 판례를 자동으로 연결하였다.

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