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language:
- ko
tags:
- korean
- legal
- anonymization
- ner
library_name: transformers
pipeline_tag: token-classification
license: other
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# legal-instrument-doro-ner-finetuned

`legal_instrument_generation` 런타임에서 사용하는 한국어 주소/위치 비식별화 NER 모델입니다.

## 용도

법률 문서에 포함된 주소성 표현을 태깅해 비식별화에 사용합니다.

대표 label 예시는 아래와 같습니다.

- `B-LOC_DO`, `B-LOC_SI`, `B-LOC_GU`, `B-LOC_DONG`
- `B-ROAD`, `B-ROAD_NO`
- `B-BLD_NAME`, `B-BLD_NAME_DONG`, `B-BLD_NAME_HO`

패키징된 설정 기준 label 수는 `20`개입니다.

## 기반 모델 / 구조

- architecture: `BertForTokenClassification`
- hidden size: `768`
- max position embeddings: `512`
- vocab size: `32000`


## 학습 파라미터


- learning rate: `5e-5`
- epochs: `10`
- train batch size: `8`
- eval batch size: `8`
- weight decay: `0.01`
- scheduler: `linear`
- gradient accumulation: `1`
- logging steps: `20`
- seed: `42`
- fp16: `False`
- bf16: `False`

## 런타임 사용 위치

이 모델은 아래 경로로 내려받아 사용합니다.

- local path: `models/anonymization/doro_ner_finetuned`

서버 코드에서는 `legal-ai-server/app/anonymization/service.py`에서 로드합니다.

## 참고

이 리포는 런타임 체크포인트 배포 목적입니다.  
학습 데이터셋과 전체 실험 로그는 포함하지 않습니다.