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김우석 (경상국립대학교) 강우승 (경상국립대학교) 강효승 (경상국립대학교) 장민규 (경상국립대학교) 정혜진 (경상국립대학교) 최상민 (경상국립대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2023년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2023.11
수록면
127 - 130 (4page)

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본 연구에서는 ChatGPT의 판결문 자동 라벨링 성능을 분석한다. 분석을 위해 본 연구에서는 법률데이터와 ChatGPT에 대한 Prompt Engineering을 활용한다. 법률 데이터는 판결문의 기초사실, 재판부의 판단, 그리고 재판의 결론으로 분류하며 프롬프트 기법으로 persona prompting, zero-shot prompting 그리고 few-shot prompting 세 가지 방법을 적용하여 실험을 진행한다. 실험결과 zero-shot prompting은 평균 약 0.892, 그리고 few-shot prompting은 평균 약 0.853의 f1-score를 도출한다. 이러한 실험을 통해 각 프롬프트 기법 별 자동 라벨링의 정확도를 분석한다.
#auto labeling #chatgpt #prompt enigneering

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안방식
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

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