AI

입법예고제에 AI매핑기술을 도입하면 입법정보의 효율성, 정확성, 접근성을 높일 수 있으며, 이러한 시스템에 AI매핑기술을 접목하는 방법에 대한 단계별 가이드를 제시합니다:

목표 및 요구사항 정의:

입법예고제의 목적과 구체적인 요구사항을 명확하게 규정하고, 법안, 개정안, 투표기록 등 어떤 입법자료로 작업할 것인지 결정합니다.
데이터 수집:

법안, 토론회, 위원회 보고서, 역사 기록 등 입법 문서의 종합적인 데이터셋을 수집하고, 이 데이터를 체계화하고 표준화해야 합니다.
전처리:

데이터를 정리하고 전처리합니다. 여기에는 텍스트 추출, 관련 없는 내용 제거, 일관된 서식 확보 등의 작업이 포함됩니다.
키워드 추출:

NLP기법을 활용하여 입법문서에서 주요 키워드, 주요 문구, 주제를 추출하여 내용을 분류하고 색인화하는 데 도움이 됩니다.
자연어 이해:

자연어 이해를 위한 AI 모델이나 라이브러리를 구현하여 입법 텍스트의 의도와 정서를 파악하는데 도움을 줄 수 있어 입법 행위의 의미를 파악하는데 유용할 수 있습니다.
엔터티 인식:

입법문서에 기재된 인물, 단체, 날짜, 기타 단체 등을 식별하기 위한 실체인식모델을 활용하여 특정 개인이나 단체의 입법과정 관여를 추적하는 데 매우 중요합니다.
내용 분류:

AI 기반 콘텐츠 분류 기법을 활용해 법안, 결의안, 규정, 위원회 보고서 등 입법 문서를 관련 범주로 분류합니다.
텍스트 분석 및 감정 분석:

입법 텍스트의 정서와 어조를 분석하여 특정 법안이나 주제와 관련된 입장, 의견, 감정적 내용을 파악합니다.
시맨틱 매핑:

서로 다른 법안, 개정안, 토론이 서로 어떻게 연관되는지 보여주는 입법 개념의 의미 지도를 작성합니다. 토픽 모델링, 그래프 데이터베이스, 지식 그래프 등의 방법을 사용하여 작성할 수 있습니다.
검색 및 검색:

키워드, 카테고리, 엔티티 또는 의미연결을 기반으로 입법 문서를 검색할 수 있는 검색 및 검색 시스템을 구현합니다.
추천 시스템:

이를 위해 사용자의 관심사 및 과거 사용 패턴을 기반으로 관련 입법 문서를 제안하는 추천 엔진을 개발하고, 협업 필터링 또는 내용 기반 필터링을 사용할 수 있습니다.
사용자 인터페이스:

사용자가 입법 내용을 검색, 탐색 및 상호 작용할 수 있는 사용자 친화적인 웹 애플리케이션 또는 플랫폼을 설계하고 사용자 인터페이스가 직관적이고 반응성이 있는지 확인합니다.