A Two-Stage Architecture for NDA Analysis: LLM-based Segmentation and Transformer-based Clause Classification

Created by

Haebom

저자

Ana Begnini, Matheus Vicente, Leonardo Souza

💡 개요

본 연구는 비즈니스 계약에서 자주 사용되지만 형식과 내용이 다양하여 수동 분석이 어렵고 오류가 발생하기 쉬운 비밀 유지 협약(NDA) 문서의 자동 분석을 위한 두 단계 아키텍처를 제안합니다. 제안된 방법론은 LLaMA-3.1-8B-Instruct 모델을 사용하여 NDA 문서를 조항 단위로 효과적으로 분할하고, 이후 파인튜닝된 Legal-Roberta-Large 모델로 각 조항의 유형을 분류합니다. 실험 결과, 조항 분할에서 0.95의 ROUGE F1 점수를, 조항 분류에서 0.85의 가중치 F1 점수를 달성하며 제안된 접근 방식의 실현 가능성과 높은 정확도를 입증했습니다.

🔑 시사점 및 한계

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NDA 문서 분석의 자동화를 통해 시간과 노력을 크게 절감하고 오류 발생률을 낮출 수 있습니다.

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LLM 기반의 분할과 Transformer 기반의 분류를 결합한 두 단계 접근 방식은 복잡한 법률 문서 분석에 효과적인 프레임워크를 제공합니다.

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제안된 방법론은 특정 도메인(법률, NDA)에 특화되어 있어, 다른 유형의 계약이나 문서에 적용하기 위해서는 추가적인 모델 파인튜닝이나 아키텍처 수정이 필요할 수 있습니다.

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