인도 법률 특화 NER 모델 공개
I trained a NER model on 33,000 Indian Supreme Court judgments (1950–2024) CASE_CITATION hits 97.76% F1, +17 points over the only prior baseline [P]
·2026.05.08 03:01
인도 대법원 판결문 33,000건을 학습하여 기존 모델보다 성능이 향상된 법률 NER 모델이 공개되었다.
InLegalBERT를 기반으로 약 34,700개의 실버 라벨링(silver-annotated) 데이터를 사용하여 미세 조정된 en_legal_ner_ind_trf v0.1 모델이 공개되었다.
이 모델은 기존의 유일한 인도 법률 NER 모델이었던 OpenNyAI의 성능 한계를 극복하기 위해 개발되었으며, 특히 1990년 이전의 OCR 텍스트 데이터에서도 안정적인 성능을 보인다.
주요 성능 지표:
- CASE_CITATION (판례 인용): 97.76% F1 (기존 베이스라인 대비 +17포인트 상승)
- PROVISION (조항): 96.35% F1
- STATUTE (법령): 91.94% F1
- 전체 마이크로 평균(micro avg) F1: 78.67%
데이터 주석 파이프라인:
- Regex: 판례 인용, 법령, 조항 추출
- Metadata projection: 판사, 신청인, 피신청인 정보 매핑
- Transformer NER: 변호사, 법원, 기관, 지명 등 추출
- Gazetteer: 858개의 중앙 법령 데이터를 활용한 정보 보완
본 모델은 Apache-2.0 라이선스로 배포된다.
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