본 논문은 노동 분쟁과 같이 전문적인 영역에서 법률 추천 시스템 개발을 위한 레이블링된 데이터셋 부족 문제를 다룬다. 본 연구는 사건 내 법률 문서의 공동 인용을 활용하여 유사성을 확립하고 알고리즘적 주석을 가능하게 하는 새로운 접근 방식을 제안한다. 이 방법은 인용된 판례를 공유된 법적 문제의 지표로 활용하여 사건 공동 인용 개념과 유사하다. 레이블링된 결과를 평가하기 위해 원고의 주장, 피고의 반박, 분쟁점을 기반으로 유사한 사건을 추천하는 시스템을 사용한다. 평가 결과, 미세 조정된 텍스트 임베딩 모델과 합리적인 BiLSTM 모듈을 사용한 추천 시스템이 법률 문서의 공동 인용으로 측정된 유사성을 가진 노동 사건을 추천할 수 있음을 보여준다. 이 연구는 특히 포괄적인 법률 데이터베이스에 대한 접근이 제한적인 분야에서 법률 문서의 자동 주석 기술 개발에 기여한다.
