도메인 특화 요약: 인도 판결 보고서를 위한 InLegalBERT 최적화

초록 인도 법원 판결 보고서는 종종 복잡한 단어와 문장을 포함하고 있어 일반 대중과 법률 전문가가 이러한 법적 문서를 이해하기 어렵습니다. 법률 기관은 복잡하고 긴 법률 텍스트의 요약을 제공하기 위해 법률 전문가를 고용합니다. 따라서 요약을 작성하기 위한 다양한 기술이 개발되었습니다. 본 연구에서는 인도 법적 문서에서 법률 조항 식별, 의미 분할 및 법원 판결 예측 작업을 수행하기 위해 원래 훈련된 InLegalBERT 모델을 활용했습니다. 이 세 가지 작업 외에도 본 연구의 주요 목표는 InLegalBERT를 사용하여 요약의 다운스트림 작업을 수행하는 새로운 접근 방식을 제안하는 것입니다. 우리의 요약 전략의 효과성을 평가하기 위해 Legal Pegasus, T5 base, BART 및 BERT라는 네 가지 다른 모델을 사용했습니다. ROUGE-L F1 점수에 따르면, InLegalBERT 모델을 사용하는 제안된 접근 방식이 인도 법적 문서 요약에서 정밀도 0.3022 및 재현율 0.664로 가장 우수한 성능을 보이고 있습니다. 평가 결과 Rouge1 F1은 0.4226, Rouge2 F1은 0.2604, RougeL F1은 0.4023입니다.