(57)【要約】  人工知能基盤の法律文書分析システム及び方法を開示する。本発明は、法令条項、約款、契約書のような構造を有する法律文書を人工知能技術を用いて自動で意味を読解して法律的危険性を分析し、契約書の欠落及び危険誤謬要素を把握して関連法令と詳細な解説を提供することができる。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
法律文書分析サーバ２００に分析対象法律文書が入力されれば、前記入力された法律文書を文章単位で分析して予め設定されたクラスと少なくとも１つ以上のラベルに分類し、
前記分析された文章と分類されたクラスを予め格納された基準情報と比較して、欠落した文章、危険誤謬要素、及びクラスのうち、１つ以上の発生有無を探知し、かつ、
欠落した文章が探知されれば、欠落した文章及びそのクラスを含んだ作成例が表示されるように動作し、危険誤謬要素が探知されれば、前記危険誤謬要素を含んだ解釈情報を生成して表示されるように動作することを特徴とする、人工知能基盤の法律文書分析システム。
【請求項２】
前記法律文書分析サーバ２００は、前記入力された法律文書を文章単位で分析し、分析された文章を予め設定されたクラスと少なくとも１つ以上のラベルに分類する文書情報分析部２１０と、
前記分析された文章と分類されたクラスを予め格納された基準情報と比較して、欠落した文章、危険誤謬要素、及びクラスの発生有無を探知して欠落が探知されれば、前記欠落した文章及びそのクラスと、作成例を生成して表示し、危険誤謬要素が探知されれば、前記危険誤謬要素を含んだ解釈情報を生成して表示する分析推論部２２０と、
前記文書情報分析部２１０と分析推論部２２０の情報と連結されて格納するデータベース２３０と、を備えたことを特徴とする、請求項１に記載の人工知能基盤の法律文書分析システム。
【請求項３】
前記文書情報分析部２１０は、前記法律文書に含まれた内容を甲／乙校正、空白校正、英／韓変換、同義語変換を通じての前処理と、
時間、日付、電話番号などに対するマスキングと、
文章内で形態素を分析して出力することを特徴とする、請求項２に記載の人工知能基盤の法律文書分析システム。
【請求項４】
前記分析推論部２２０は、前記分析された文章及びクラスから重要情報を表示するメタデータを抽出し、
前記抽出されたメタデータを予め設定された危険誤謬要素と比較して危険誤謬要素の発生有無を探知することを特徴とする、請求項２に記載の人工知能基盤の法律文書分析システム。
【請求項５】
前記分析推論部２２０は、分析された文章と分類されたクラスを予め格納された基準情報と比較して、欠落した文章及びクラスの発生有無を探知する欠落探知部２２１と、
前記分析された文章及びクラスから抽出したメタデータを予め設定された危険誤謬要素と比較して危険要素の発生有無を探知する危険探知部２２２と、
前記分析された文章及びクラスから重要情報を表示するメタデータを抽出するメタ情報抽出部２２３と、
前記欠落探知部２２１、危険探知部２２２で探知された分析結果情報を予め設定されたフォーマットに従って出力する解説生成部２２４と、を含むことを特徴とする、請求項４に記載の人工知能基盤の法律文書分析システム。
【請求項６】
前記解説生成部２２４は、前記分析結果情報を視覚化情報及びテキスト情報のうち、少なくとも１つを用いて表示されるようにすることを特徴とする、請求項５に記載の人工知能基盤の法律文書分析システム。
【請求項７】
前記解説生成部２２４は、欠落情報及び危険誤謬要素に対応した法令情報を抽出して表示されるようにすることを特徴とする、請求項６に記載の人工知能基盤の法律文書分析システム。
【請求項８】
前記分析対象法律文書は、一定フォーマットの電子文書、ネットワークを介して接続したユーザ端末１００から転送される電子文書、カメラ、及びＯＣＲのうち、いずれか１つを含んだ光学手段から変換された電子文書のうち、いずれか１つであることを特徴とする、請求項１乃至７のうち、いずれか一項に記載の人工知能基盤の法律文書分析システム。
【請求項９】
ａ）法律文書分析サーバ２００が分析対象法律文書の種類、予め設定された基本情報、法律文書の入力を受けるステップと、
ｂ）前記法律文書分析サーバ２００が入力された分析対象法律文書を文章単位で分析して予め設定されたクラスと少なくとも１つ以上のラベルに分類し、前記分析された文章と分類されたクラスを予め格納された基準情報と比較して欠落した文章、危険誤謬要素、及びクラスのうち、いずれか１つ以上の発生有無を探知するステップと、
ｃ）欠落した文章及び危険誤謬要素のうち、少なくとも１つが探知されることによって、前記法律文書分析サーバ２００が欠落した文章及びクラスを含んだ作成例を生成するか、または前記危険誤謬要素を含んだ解釈情報を生成して表示するステップと、を含む、人工知能基盤の法律文書分析方法。
【請求項１０】
前記ｂ）ステップは法律文書分析サーバ２００が前記文章及びクラスから重要情報を表示するメタデータを抽出するステップと、
前記抽出されたメタデータを予め設定された危険誤謬要素と比較して危険誤謬要素の発生有無を探知するステップと、をさらに含むことを特徴とする、請求項９に記載の人工知能基盤の法律文書分析方法。
【請求項１１】
前記危険誤謬要素は任意の文章が予め設定された特定クラスであり、前記文章に特定単語が含まれたか否かによって判断されることを特徴とする、請求項１０に記載の人工知能基盤の法律文書分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は人工知能基盤の法律文書分析システム及び方法に関する発明であって、より詳しくは、自然語処理、ＣＮＮ（Convolutional Neural Net）、ＬＳＴＭ（Long Short Term Memory）などの人工知能技術を用いて法令条項、約款、契約書のような構造を有する法律文書を自動で意味を読解して法律的危険性などを分析し、解説を提供する人工知能基盤の法律文書分析システム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、法律文書は法令、判例、解釈例、約款、契約書など、多様な形態に存在する。
【０００３】
特に、契約書は一般人が容易に接することができる法律文書であって、その種類は不動産契約書、投資契約書、売買契約書、秘密維持契約書、勤労契約書など、主題及び関連法令別に細分化されている。
【０００４】
このような契約書は日常生活で結ばれるいろいろな関係で作成される一般的な文書であるが、法的効力が含まれている。
【０００５】
即ち、契約書は法的な要素と項目が含まれており、今後、契約と関連した問題が発生した時に参考することができる法的根拠として活用される。
【０００６】
したがって、その内容を作成する時は定まったガイドラインに従わなければならず、必須な内容を必ず含まなければならない。
【０００７】
しかしながら、一般的に契約を結ぶ当事者は常識的水準の法律知識しか有していないので、契約書作成過程で必須な内容が欠落する場合もあり、一方的に一方に不利な項目を作成するようになることもある。
【０００８】
そのため、多くの場合、法律人の諮問及び検討を受けるか、または周辺の助けを受けるようになる。
【０００９】
法律文書のガイドラインが存在するとしても、それに正確に合せることは不可能であり、法律専門家でも多様な契約のために書き込む全ての項目をカバーすることはできない。
【００１０】
特に、誤った項目を探し出すことは可能であるとしても、欠落した項目を把握することは専門家すら容易ではない。
【００１１】
即ち、契約書の検討時、契約書の重要な内容を整理し、潜在的な法的問題を認知して修正していく過程に多い時間と人力がかかる。
【００１２】
したがって、自然語処理、ＣＮＮ（Convolutional Neural Net）、ＬＳＴＭ（Long Short Term Memory）などの人工知能技術を用いて法令条項、約款、契約書のような構造を有する法律文書を自動で意味を読解して法律的危険性などを分析し、その解説を提供する法律文書分析システム及び方法が要求される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１３】
【特許文献１】韓国登録特許公報登録番号第１０−１６５２９７９号（発明の名称：標準電子文書製作方法）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
このような問題点を解決するために、本発明は自然語処理、ＣＮＮ（Convolutional Neural Net）、ＬＳＴＭ（Long Short Term Memory）などの人工知能技術を用いて法令条項、約款、契約書のような構造を有する法律文書を自動で意味を読解して法律的危険性などを分析し、解説を提供する人工知能基盤の法律文書分析システム及び方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
前記の目的を達成するために本発明の一実施形態は、人工知能基盤の法律文書分析システムであって、法律文書分析サーバに分析対象法律文書が入力されれば、前記入力された法律文書を文章単位で分析して予め設定されたクラスと少なくとも１つ以上のラベルに分類し、前記分析された文章と分類されたクラスを予め格納された基準情報と比較して欠落した文章、危険誤謬要素、及びクラスのうち、１つ以上の発生有無を探知する。
【００１６】
また、前記実施形態に従う人工知能基盤の法律文書分析システムは、欠落した文章が探知されれば、欠落した文章及びそのクラスを含んだ作成例が表示されるように動作し、危険誤謬要素が探知されれば、前記危険誤謬要素を含んだ解釈情報を生成して表示されるように動作することを特徴とする。
【００１７】
また、本発明の実施形態に従う前記法律文書分析サーバは、前記入力された法律文書を文章単位で分析し、分析された文章を予め設定されたクラスと少なくとも１つ以上のラベルに分類する文書情報分析部；前記分析された文章と分類されたクラスを予め格納された基準情報と比較して欠落した文章、危険誤謬要素、及びクラスの発生有無を探知して欠落が探知されれば、前記欠落した文章及びそのクラスと、作成例を生成して表示し、危険誤謬要素が探知されれば、前記危険誤謬要素を含んだ解釈情報を生成して表示する分析推論部；及び前記文書情報分析部と分析推論部の情報と連結されて格納するデータベース；を備えたことを特徴とする。
【００１８】
また、前記実施形態に従う前記文書情報分析部は、前記法律文書に含まれた内容を甲／乙校正、空白校正、英／韓変換、同義語変換を通じての前処理と、時間、日付、電話番号などに対するマスキングと、文章内で形態素を分析して出力することを特徴とする。
【００１９】
また、前記実施形態に従う前記分析推論部は、前記分析された文章及びクラスから重要情報を表示するメタデータを抽出し、前記抽出されたメタデータを予め設定された危険誤謬要素と比較して危険誤謬要素の発生有無を探知することを特徴とする。
【００２０】
また、前記実施形態に従う前記分析推論部は分析された文章と分類されたクラスを予め格納された基準情報と比較して欠落した文章及びクラスの発生有無を探知する欠落探知部；前記分析された文章及びクラスから抽出したメタデータを予め設定された危険誤謬要素と比較して危険要素の発生有無を探知する危険探知部；前記分析された文章及びクラスから重要情報を表示するメタデータを抽出するメタ情報抽出部；及び前記欠落探知部、危険探知部で探知された分析結果情報を予め設定されたフォーマットに従って出力する解説生成部を含むことを特徴とする。
【００２１】
また、前記実施形態に従う前記解説生成部は、前記分析結果情報を視覚化情報及びテキスト情報のうち、少なくとも１つを用いて表示されるようにすることを特徴とする。
【００２２】
また、前記実施形態に従う前記解説生成部は、欠落情報及び危険誤謬要素に対応した法令情報を抽出して表示されるようにすることを特徴とする。
【００２３】
また、前記実施形態に従う前記分析対象法律文書は、一定フォーマットの電子文書、ネットワークを介して接続したユーザ端末から転送される電子文書、カメラ及びＯＣＲのうちのいずれか１つを含んだ光学手段から変換された電子文書のうちのいずれか１つであることを特徴とする。
【００２４】
また、本発明の一実施形態に従う人工知能基盤の法律文書分析方法は、ａ）法律文書分析サーバが分析対象法律文書の種類、予め設定された基本情報、法律文書の入力を受けるステップ；ｂ）前記法律文書分析サーバが入力された分析対象法律文書を文章単位で分析して予め設定されたクラスと少なくとも１つ以上のラベルに分類し、前記分析された文章と分類されたクラスを予め格納された基準情報と比較して欠落した文章、危険誤謬要素、及びクラスのうち、いずれか１つ以上の発生有無を探知するステップ；及びｃ）欠落した文章及び危険誤謬要素のうちの少なくとも１つが探知されることによって、前記法律文書分析サーバが欠落した文章及びクラスを含んだ作成例を生成するか、または前記危険誤謬要素を含んだ解釈情報を生成して表示するステップを含む。
【００２５】
また、前記実施形態に従う前記ｂ）ステップは法律文書分析サーバが前記文章及びクラスから重要情報を表示するメタデータを抽出するステップ；及び前記抽出されたメタデータを予め設定された危険誤謬要素と比較して危険誤謬要素の発生有無を探知するステップをさらに含むことを特徴とする。
【００２６】
また、前記実施形態に従う前記危険誤謬要素は任意の文章が予め設定された特定クラスであり、前記文章に特定単語が含まれたか否かによって判断されることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２７】
本発明は、自然語処理、ＣＮＮ（Convolutional Neural Net）、ＬＳＴＭ（Long Short Term Memory）などの人工知能技術を用いて法令条項、約款、契約書のような構造を有する法律文書を自動で意味を読解して法律的危険性などを分析し、解説を提供することができる長所がある。
【００２８】
また、本発明は既に作成された契約書を分析するだけでなく、契約書作成過程で発生できるいろいろな問題点を事前に探索し、ユーザに提供することができる長所がある。
【００２９】
また、本発明は法律専門家に迅速正確に契約書を検討することができる契約書検討ヘルパーとして機能することができる長所がある。
【００３０】
また、本発明は法律知識が乏しい一般人に契約書作成に参照できるガイドラインになることができる長所がある。
【００３１】
また、本発明は契約書の作成及び検討にかかる時間を短縮することができ、欠落要素が発生するか、または特定当事者に有利な条項によって発生できる法律的紛争を予防することができる長所がある。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】本発明の一実施形態に従う人工知能基盤の法律文書分析システムを示すブロック図である。
【図２】図１の実施形態に従う人工知能基盤の法律文書分析システムの法律文書分析サーバの構成を示すブロック図である。
【図３】図２の実施形態に従う法律文書分析サーバの文書情報分析部の構成を示すブロック図である。
【図４】図３の実施形態に従う文書情報分析部の文書情報抽出部の構成を示すブロック図である。
【図５】図４に従う文書情報抽出部の分類機の一実施形態を示す例示図である。
【図６】図３の実施形態に従う文書情報分析部の意味検索部の構成を示すブロック図である。
【図７】図２の実施形態に従う法律文書分析サーバの分析推論部の構成を示すブロック図である。
【図８】図７に従う分析推論部メタデータ抽出モデルの一実施形態を示す例示図である。
【図９】本発明の一実施形態に従う人工知能基盤の法律文書分析システムを用いた分析過程を示すフローチャートである。
【図１０】図７の実施形態に従う人工知能基盤の法律文書分析システムを用いた分析過程の契約書選択過程を示す例示図である。
【図１１】図７の実施形態に従う人工知能基盤の法律文書分析システムを用いた分析過程の基本情報入力過程を示す例示図である。
【図１２】図７の実施形態に従う人工知能基盤の法律文書分析システムを用いた分析過程の契約書入力過程を示す例示図である。
【図１３】図７の実施形態に従う人工知能基盤の法律文書分析システムを用いた分析過程の分析結果を示す例示図である。
【図１４】図７の実施形態に従う人工知能基盤の法律文書分析システムを用いた分析過程の分析結果を示す他の例示図である。
【図１５】図７の実施形態に従う人工知能基盤の法律文書分析システムを用いた分析過程の分析結果を示す他の例示図である。
【図１６】図７の実施形態に従う人工知能基盤の法律文書分析システムを用いた分析過程の分析結果を示す他の例示図である。
【発明を実施するための形態】
【００３３】
以下、添付した図面を参照して本発明の一実施形態に従う人工知能基盤の法律文書分析システム及び方法の好ましい実施形態を詳細に説明する。
【００３４】
本明細書で、ある部分がある構成要素を“含む”という表現は他の構成要素を排除するのでなく、他の構成要素をさらに含むことができるということを意味する。
【００３５】
また、“‥部”、“‥機”、“‥モジュール”などの用語は少なくとも１つの機能や動作を処理する単位を意味し、これはハードウェアやソフトウェア、またはその２つの結合に区分できる。
【００３６】
図１は本発明の一実施形態に従う人工知能基盤の法律文書分析システムを示すブロック図であり、図２は図１の実施形態に従う人工知能基盤の法律文書分析システムの法律文書分析サーバの構成を示すブロック図であり、図３は図２の実施形態に従う法律文書分析サーバの文書情報分析部の構成を示すブロック図であり、図４は図３の実施形態に従う文書情報分析部の文書情報抽出部の構成を示すブロック図であり、図５は図４に従う文書情報抽出部の分類機の一実施形態を示す例示図であり、図６は図３の実施形態に従う文書情報分析部の意味検索部の構成を示すブロック図であり、図７は図２の実施形態に従う法律文書分析サーバの分析推論部の構成を示すブロック図であり、図８は図７に従う分析推論部メタデータ抽出モデルの一実施形態を示す例示図である。
【００３７】
図１から図８に示すように、本発明に従う人工知能基盤の法律文書分析システムは、ユーザ端末１００と法律文書分析サーバ２００を含んで構成される。
【００３８】
前記ユーザ端末１００は、法律文書分析サーバ２００と有線または無線ネットワークを介して接続されて分析対象法律文書を提供する構成であって、デスクトップＰＣ、ノートブックＰＣ、タブレットＰＣ、スマートフォン、または任意のアプリケーションプログラムの設置が可能なモバイル端末機を含んで構成できる。
【００３９】
また、前記分析対象法律文書はユーザ端末１００または任意の格納装置から提供される一定フォーマットの電子文書（例えば、＊．ｄｏｃｘ、＊．ｔｘｔなど）ファイル、カメラ、またはＯＣＲのうち、いずれか１つを含んだ光学手段から獲得して変換された電子文書ファイルで構成できる。
【００４０】
一方、本実施形態では前記分析対象法律文書を説明の便宜のために契約書として説明するが、これに限定されるのではなく、法律情報が含まれた全ての文書を含むことができる。
【００４１】
前記法律文書分析サーバ２００は、法令条項、約款、契約書のような構造を有する法律文書を読解して法律的危険性を分析し、解説が提供できるように文書情報分析部２１０と、分析推論部２２０と、データベース２３０を含んで構成される。
【００４２】
前記文書情報分析部２１０は、入力された法律文書を文章単位で分析し、分析された文章を予め設定されたクラスと少なくとも１つ以上のラベルに分類し、文書情報抽出部２１１と、意味検索部２１２を含んで構成される。
【００４３】
また、前記文書情報分析部２１０は法律文書に含まれた内容に対し、例えば、１）甲／乙校正、空白校正、英／韓変換、同義語変換などの前処理過程と、２）時間、日付、電話番号などのマスキングと、３）文章内で形態素を分析して出力する。
【００４４】
また、前記文書情報分析部２１０は、１つの文章を１つのラベルに分類せず、多数個のラベルに分類（Multilabel classification）することができる。
【００４５】
前記ラベルは各契約書種類別に各々具現されることができ、勤労契約書の場合、ラベルは‘契約書題目’、‘契約当事者’、‘契約日’、‘賃金’、‘目的’、‘契約期間’、‘当事者表示’、‘業務の内容’、‘勤労時間’、‘勤労契約書交付’、‘遵守義務’、‘解雇／解約’、‘役割と権利’、‘義務’、‘休日’、‘損害賠償’、‘勤務場所’、‘退職金’、‘賞与金’などに分類できる。
【００４６】
前記文書情報抽出部２１１は、入力された法律文書が前記文書情報分析部２１０で分析される資質の入力を受けて文章単位または‘条’、‘項’単位で分析し、分析された文章、‘条’、‘項’を予め設定されたクラスと少なくとも１つ以上のラベルに分類する構成であって、文章単位分析部２１１ａと、文書特徴抽出部２１１ｂと、文章分類部２１１ｃを含んで構成される。
【００４７】
前記クラスは、例えば、契約の目的条項、契約の準拠法条項、契約書上の用語定義条項など、契約書の基本的構成要素になることができ、これらクラスは契約書の類型によって異に設定できる。
【００４８】
前記文章単位分析部２１１ａは、入力された法律文書を文章単位または‘条’、‘項’単位で分析して出力する。
【００４９】
また、前記文章単位分析部２１１ａは文章内の単語を形態素単位で分析して出力することもできる。
【００５０】
前記文書特徴抽出部２１１ｂはエンベッディングを遂行する構成であって、ｄｏｃ２ｖｅｃ、ｗｏｒｄ２ｖｅｃ、ＬＳＡ（latent semantic analysis）の技法を用いて単語、文章、または‘条’、‘項’をエンベッディングしてベクトルに変換し、機械学習基盤の文書特徴生成技術で大容量契約書文書群を通じて文書特徴を抽出することができる。
【００５１】
前記文章分類部２１１ｃは、機械学習基盤の文書分類技術で指導学習、専門家により精製されたデータなどを有機的に活用して契約書を構成する各文章のクラスを分類する。
【００５２】
前記クラスは、例えば、契約の目的条項、契約の準拠法条項、契約書上の用語定義条項などを含む。
【００５３】
また、前記クラスは各々の文章に複数で割当てできる。
【００５４】
例えば、１つの文章が当事者情報と契約の目的を同時に含む場合に、当者者クラスと目的クラスが二重割当てできる。
【００５５】
より具体的に、前記文章分類部２１１ｃは、文章、‘条’、‘項’クラスを分類する構成であって、ＳＶＭ（support vector machine）、ＣＮＮ（convolutional neural network）、またはＣＮＮ−ＬＳＴＭ（Long Short-Term Memory）に基盤して文章、‘条’、‘項’などに対するクラスを分類する。
【００５６】
また、図５に示すように、文書情報抽出部の分類機はＣＮＮ−ＬＳＴＭ（Long Short-Term Memory）に基盤して、単語（形態素）の集合からなる１つ以上の文章と、前記文章から特徴（Feature）を抽出するためのＣＮＮ（Convolutional Neural Network）、前記文章の間の連関性を反映するＢｉ−ＬＳＴＭ（Long Short-Term Memory）、前記ＣＮＮ−ＬＳＴＭにより分類されるクラスで構成される。
【００５７】
前記意味検索部２１２は個体を抽出する構成であって、個体名認識部２１２ａと、個体抽出部２１２ｂを含んで構成される。
【００５８】
前記個体名認識部２１２ａは、意味要素の文脈的意味を反映するためにＣＲＦ（conditional random field）及びＬＳＴＭ（long short term memory）技法を用いて各単語または句に相応する個体名を認識する。
【００５９】
前記個体抽出部２１２ｂは、前記認識された個体名を抽出し、以下に説明するメタデータ抽出過程を含むこともできる。
【００６０】
前記個体名は各々のクラス、例えば、契約書題目、契約当事者、契約日、賃金、目的、契約期間など、法律文書に必須不可欠な法律的意味要素を表象する多様なラベルに分類される。
【００６１】
前記個体名は、例えば、時間、場所、名前などに関連した単語を含む。
【００６２】
例えば、次の表１と金三千万ウォンの個体名を抽出することができる。
【００６３】
【表１】
2022501666.tif 000003
【００６４】
前記分析推論部２２０は、欠落探知部２２１、危険探知部２２２、メタ情報抽出部２２３、及び解説生成部２２４を含んで構成される。
【００６５】
前記欠落探知部２２１は、文書情報分析部２１０で分析された文章と分類されたクラスを予め格納された基準情報と比較して欠落した文章及びクラスの発生有無を探知して欠落が探知されれば、前記欠落した文章及びクラスと、作成例を生成して表示する構成であって、分析された文章と分類されたクラスを予め格納された基準情報と比較して欠落した文章及びクラスの発生有無を探知する。
【００６６】
即ち、前記欠落探知部２２１は、どんな内容が契約書に存在するかが分類されれば、法律文書（例えば、契約書）に必ず含まれるべき内容を基準情報と比較してどんな内容がないかを探知する。
【００６７】
また、前記欠落探知部２２１は欠落が探知されれば、解説生成部２２４に欠落した文章及びクラスを含んだ作成例が表示されるように要請する。
【００６８】
即ち、任意の内容の欠落があれば、作成例を通じてユーザが容易に欠落した内容を詰めることができるように案内する。
【００６９】
前記危険探知部２２２は、文章及びクラスから抽出されたメタデータを予め設定された危険誤謬要素と比較して危険要素の発生有無を探知する。
【００７０】
即ち、前記危険探知部２２２は各々の文章が分類されれば、該当文章のクラスが予測されることができ、この際、該当文章と予測されたクラスは一対をなして危険誤謬の発生有無を確認する。
【００７１】
前記危険誤謬要素の発生有無の確認は任意の文章が予め設定された特定クラスであり、前記文章に特定単語が含まれたか否かを確認して判断する。
【００７２】
例えば、分類されたクラスが‘損害賠償’であり、分類された文章に‘金額’、‘支払’、‘違約金’などの単語が１単語でも含まれていれば、危険誤謬と判断して解説生成部２２４に関連解説の生成を要請する。
【００７３】
一方、文章が‘損害賠償’クラスに分類され、文章に‘刑事’、‘処罰’などの単語が１つでも含まれていれば、危険誤謬ではないが、解説生成部２２４に関連解説の生成を要請することもできる。
【００７４】
前記メタ情報抽出部２２３は文章及びクラスから重要情報を表示するメタデータを抽出する構成であって、予め定義された文章内のメタデータ情報に基づいて学習データを生成し、文章内の単語を形態素単位で示して属性がタギングされるようにする。
【００７５】
メタデータ抽出モデルはＢｉＬＳＴＭ−ＣＲＦモデルであって、既存のディップランニングの多様なモデルの中でも最近の英語圏と韓国語個体名認識に使われるＢｉＬＳＴＭ−ＣＲＦ方式を用いる。
【００７６】
前記ＢｉＬＳＴＭ−ＣＲＦ方式は既存のＲＮＮモデルで発生できる情報損失問題をＬＳＴＭモデルを通じて長期依存性をよく学習することができる発展したモデルである。
【００７７】
また、Bidirectional LSTMは両方向に入力単語列を受け入れて、各位置で前方向と後方向の情報を共に得ることができ、このような情報をＣＲＦ出力層で各単語の属性値有無をタギングする。
【００７８】
一方、本実施形態ではＢｉＬＳＴＭ−ＣＲＦ方式を用いたメタデータ抽出モデルとして説明するが、これに限定されるのではなく、多様なメタデータ抽出モデルに変更実施できることは当業者に当たって自明である。
【００７９】
表２は、メタデータを抽出した例示を示す。
【００８０】
【表２】
2022501666.tif 000004
【００８１】
前記解説生成部２２４は欠落探知部２２１で探知された分析結果情報に基づいて欠落した内容に対する解説情報を予め設定されたフォーマットによって生成して出力する。
【００８２】
即ち、前記解説生成部２２４は、例えば、‘遵守期間’で欠落した内容が探知された場合、表３のように作成例を生成して出力することができる。
【００８３】
【表３】
2022501666.tif 000005
【００８４】
また、前記解説生成部２２４は危険探知部２２２で探知された分析結果に基づいて探知された危険誤謬要素に対する解説情報を表４のように生成して出力することができる。
【００８５】
【表４】
2022501666.tif 000006
【００８６】
また、前記解説生成部２２４は分析結果情報をグラフ情報、図式情報などの視覚化情報と、テキスト情報を用いて表示されるようにする。
【００８７】
また、前記解説生成部２２４は欠落情報及び危険誤謬要素に対応した法令情報を抽出して表示されるようにする。
【００８８】
前記データベース２３０は、前述の全ての情報と連結され、その結果を格納する。
【００８９】
次に、本発明の一実施形態に従う法律文書分析過程を説明する。
【００９０】
図９は、本発明の一実施形態に従う人工知能基盤の法律文書分析システムを用いた分析過程を示すフローチャートである。
【００９１】
図１及び図９を参照して説明すると、法律文書分析サーバ２００が分析対象法律文書の種類、予め設定された基本情報、法律文書の入力（Ｓ１００、Ｓ２００、Ｓ３００）を受ける。
【００９２】
前記ステップＳ１００では、図１０のように、例えば、分析対象法律文書が法律文書選択画面３００を通じて秘密維持契約書画面３００ａと、勤労契約書画面３００ｂを出力してユーザが分析対象法律文書の種類が入力できるようにする。
【００９３】
また、前記ステップＳ２００では、図１１のように、基本情報入力画面３１０を通じて法律文書の関連当事者に対する情報の入力を受ける。
【００９４】
また、前記ステップＳ３００では、図１１２のように、法律文書に対する電子文書ファイルがドラッグアンドドロップを通じて入力されるように表示する法律文書入力画面３２０または直接入力ウィンドウ３２０ａを通じて入力を受けて、表示ウィンドウ３２１を通じてアップロード状態が表示できるようにする。
【００９５】
前記法律文書のアップロードが完了し、分析要請入力画面３３０、３３０ａに動作信号が入力されれば、前記法律文書分析サーバ２００は入力された分析対象法律文書を分析する過程を遂行（Ｓ４００）する。
【００９６】
前記ステップＳ４００で、法律文書分析サーバ２００は法律文書を文章単位で分析して予め設定されたクラスと少なくとも１つ以上のラベルに分類する。
【００９７】
また、前記分析された文章と分類されたクラスを予め格納された基準情報と比較して欠落した文章及びクラスの発生有無を探知する。
【００９８】
また、前記ステップＳ４００で、法律文書分析サーバ２００は、前記文章及びクラスから重要情報を表示するメタデータを抽出する過程を遂行して、抽出されたメタデータを予め設定された危険誤謬要素と比較することによって、危険誤謬要素の発生有無を探知する。
【００９９】
前記ステップＳ４００の分析結果、欠落した内容が探知されれば、法律文書分析サーバ２００は欠落した文章及びクラスを含んだ作成例を生成して表示されるようにする（Ｓ５００）。
【０１００】
また、前記ステップＳ４００の分析結果、任意の文章が予め設定された特定クラスであり、前記文章に特定単語が含まれたか否かを確認して危険誤謬要素が探知されれば、法律文書分析サーバ２００は探知された危険誤謬要素を含んだ解釈情報を生成して表示されるようにする（Ｓ５００）。
【０１０１】
一方、前記欠落した文章及び危険誤謬要素の探知は分析された文章に基づいて遂行される並列的な構成であって、本実施形態では説明の便宜のために欠落した文章の探知と危険誤謬要素の探知が順次になされるように構成したが、これに限定されるのではなく、前記危険誤謬要素の探知後、欠落した文章の探知を遂行するように構成することもできる。
【０１０２】
図１３は分析結果画面４００を示すものであって、分析結果情報をグラフ情報、図式情報などの視覚化表示画面４１１と、テキスト表示画面４１２、４１３、４１４を含んだ要約本画面４１０に表示されるようにする。
【０１０３】
即ち、前記要約本画面４１０では法律文書に含まれた内容の要約情報を含んだテキスト表示画面４１２、危険要素の個数と、前記危険要素を重要度によって互いに異なる色相で表示して示すテキスト表示画面４１３、欠落要素を含んだテキスト表示画面４１４に区分して表示されるようにする。
【０１０４】
また、図１４のように危険分析画面４２０ではテキスト表示画面４２１を通じて具体的な内容が含まれるように表示することができる。
【０１０５】
また、危険誤謬要素に対する情報が表示されるように重要度によって互いに異なる色相のハイライト効果を通じて危険要素表示画面４２２が表示されるようにすることができる。
【０１０６】
また、危険誤謬要素に対応した法令情報を抽出して法令表示画面４２３に表示されるようにすることによって、ユーザが正確に確認することができるようにする。
【０１０７】
また、図１５のように、欠落分析画面４３０では欠落した要素を示す欠落要素表示画面４３１を重要度によって互いに異なる色相のハイライト効果を通じて欠落した要素の重要度が画面を通じて表示されるようにする。
【０１０８】
また、欠落要素表示画面４３１を通じて作成例が追加表示されるようにしてユーザが補完して使用することができるようにする。
【０１０９】
また、欠落要素に対応した法令情報を抽出して法令表示画面４３２に表示することによって、ユーザが正確に確認することができるようにする。
【０１１０】
また、図１６のように、参考解説画面４４０ではユーザが書類の作成時、要求される必須事項に対する参考要素を表示したテキスト表示画面４４１を重要度によって互いに異なる色相のハイライト効果を通じて表示されるようにする。
【０１１１】
一方、図１０から図１６に示す表示画面は実施形態を説明するために概略的に示すものであって、これに限定されるのではなく、多様な画面に変更実施できることは当業者に当たって自明である。
【０１１２】
したがって、法令条項、約款、契約書のような構造を有する法律文書を読解して法律的危険性を分析し、契約書の欠落及び危険誤謬要素を把握して関連法令と詳細な解説が提供できるようになる。
【０１１３】
また、既に作成された契約書を分析することができるだけでなく、契約書作成過程で発生できるいろいろな問題点を事前に探索し、ユーザに提供できるので、法律知識が乏しい一般人に契約書作成に参照できるガイドラインになることができる。
【０１１４】
また、契約書の作成及び検討にかかる時間を短縮することができ、欠落要素が発生するか、または特定当事者に有利な条項によって発生できる法律的紛争が予防できるようになる。
【０１１５】
前記のように、本発明の好ましい実施形態を参照して説明したが、該当技術分野の熟練した当業者であれば、下記の特許請求範囲に記載された本発明の思想及び領域から逸脱しない範囲内で本発明を多様に修正及び変更させることができることを理解することができる。
【０１１６】
また、本発明の特許請求範囲に記載された図面番号は説明の明瞭性と便宜のために記載したものであり、これに限定されるのではなく、実施形態を説明する過程で図面に図示された線の厚さや構成要素のサイズなどは説明の明瞭性と便宜上、誇張して図示されていることもあり、前述した用語は本発明での機能を考慮して定義された用語であって、これはユーザ、運用者の意図または慣例によって変わることができるので、このような用語に対する解釈は本明細書の全般に亘った内容に基づいて下されるべきである。
【符号の説明】
【０１１７】
１００    ユーザ端末
２００    法律文書分析サーバ
２１０    文書情報分析部
２１１    文書情報抽出部
２１１ａ    文章単位分析部
２１１ｂ    文書特徴抽出部
２１１ｃ    文章分類部
２１２    意味検索部
２１２ａ    個体名認識部
２１２ｂ    個体抽出部
２２０    分析推論部
２２１    欠落探知部
２２２    危険探知部
２２３    メタ情報抽出部
２２４    解説生成部
２３０    データベース
３００    法律文書選択画面
３１０    基本情報入力画面
３２０    法律文書入力画面
３３０    分析要請入力画面
４００    分析結果画面
４１０    要約本画面
４１１    視覚化表示画面
４１２、４１３、４１４    テキスト表示画面
４２０    危険分析画面
４２１    テキスト表示画面
４２２    危険要素表示画面
４２３    法令表示画面
４３０    欠落分析画面
４３１    欠落要素表示画面
４３２    法令表示画面
４４０    参考解説画面
４４１    テキスト表示画面
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【国際調査報告】
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