DU 팀은 법률 사건 검색, 함의, 법령 검색 및 판결 예측을 위해 오픈 가중치 시스템을 활용하여 COLIEE 2026 대회의 다섯 가지 모든 과제에 참가했습니다. 이 팀은 아홉 개의 모델로 구성된 아키텍처 간 앙상블을 통해 96.3%의 정확도를 달성하며, 33개 제출작 중 Task 4(법령 함의)에서 1위를 차지했습니다.

  • Task 4: 세 가지 계열에서 온 아홉 개의 모델로 구성된 아키텍처 간 앙상블이 96.3%의 정확도를 달성하여, 33개 제출작 중 1위를 차지했습니다.
  • Pilot Task: 다섯 개의 청구 수준 모델을 결합하고 청구에서 유도된 특징으로 판결을 정제하는 다중 뷰 시스템은 73.1%의 TP 정확도와 68.2%의 RE F1을 기록했습니다.
  • Task 2: 프롬프트를 단일 선택에서 다중 선택으로 전환하면 F1이 0.343에서 0.555로 상승하여, 최고 공식 제출작을 능가했습니다.
  • Task 3: 함의 모델을 Qwen3-235B로 교체하고 구조화된 법률 추론 프롬프트를 사용하면 정확도가 79.3%에서 91.5%로 증가했습니다.
  • Task 1: 어휘 및 의미 검색을 34개의 구조적 특징과 결합한 학습 기반 랭킹 시스템이 F1 = 0.314를 달성했습니다.

이 결과는 법률 정보 처리가 과제 간 서로 다른 귀납적 편향을 활용하는 데 이점이 있음을 보여주며, 아키텍처 간 앙상블링, 특징 기반 재랭킹 및 검색 증강 프롬프팅이 특정 설정에서 효과적임을 입증했습니다.