"사용자 의도 파악하는 똑똑한 AI 검색기술 나왔다"
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한글 문서에서 원하는 정보를 검색하고 사용자가 하는 질문에 정답과 근거까지 확인할 수 있는 기술이 개발됐다.
한국전자통신연구원(ETRI)은 오피스 문서로부터 사용자의 질문에 정답을 알려주고 두 문장이 같은 의미인지 이해하는 인공지능(AI) 기술을 개발했다고 밝혔다.
ETRI는 인공지능 SW를 이용해 원하는 정보를 검색할 수 있을 뿐 아니라 사용자가 하는 질문에 정답과 근거까지 확인할 수 있는 기술을 개발했다.
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- AI 적용 불가능했던 고난이도 오피스 문서 한계 극복
[헤럴드경제=구본혁 기자] 한글 문서에서 원하는 정보를 검색하고 사용자가 하는 질문에 정답과 근거까지 확인할 수 있는 기술이 개발됐다. 예를 들어 “출장 경비가 100만원 들 때 결재를 어느 선까지 받아야 할까요?’라는 질문을 입력하면, ‘100만원 이하인 경우, 실장 전결’과 같은 사내 규정 정보를 담은 문서와 그 근거 부분까지 찾아주는 방식이다.
한국전자통신연구원(ETRI)은 오피스 문서로부터 사용자의 질문에 정답을 알려주고 두 문장이 같은 의미인지 이해하는 인공지능(AI) 기술을 개발했다고 밝혔다.
이 기술은 ETRI 공공 인공지능 오픈 API‧데이터 서비스 포털에 공개돼 누구나 쉽게 이용할 수 있다.
현재 많은 정보들이 홈페이지나 그룹웨어에 저장돼 있지만, 게시물 제목과 파일 이름에 포함된 단어로 검색하고 일일이 문서를 열어보며 원하는 내용을 찾아야 하기에 검색 효율성이 떨어졌다.
ETRI는 인공지능 SW를 이용해 원하는 정보를 검색할 수 있을 뿐 아니라 사용자가 하는 질문에 정답과 근거까지 확인할 수 있는 기술을 개발했다.
먼저 행정문서 질의응답(QA) 기술은 딥러닝 언어모델을 이용해 단락과 표를 인식, 정답 및 근거 문장을 인식하는 기술이다.
공동연구기관인 한글과컴퓨터에서 블라인드 평가로 정확도를 측정한 결과, 단락을 대상으로 검색해 나온 상위 5개 결과의 정확도는 89.65%, 표를 대상으로 진행한 검색에서는 81.5%로 높은 정확도를 보였다.
또한 패러프레이즈(Paraphrase) 인식 기술은 사람처럼 똑똑하게 문서를 보고 다른 형태의 문장이 같은 뜻을 지니는지 파악하는 기술이다.
인공지능과 딥러닝 기술은 사람과 달리 문장이 조금만 달라져도 의미 관계를 올바르게 인식하지 못하는 견고성 문제가 있었다.
예를 들어 ‘그는 빨간 자전거를 샀다’와 ‘그가 산 자전거는 빨간색이다’라는 문장은 사람과 기계가 쉽게 구분하지만, ‘그는 빨간 자전거를 안 샀다’라는 문장과는 구분을 잘하지 못한다.
ETRI는 딥러닝 기술의 견고성 한계를 개선해 다양한 유형의 문장에서 의미 관계를 인식하도록 이 기술을 개발했다.
견고성 평가셋 대상 평가 결과, 96.63% 정확도를 보이며 기존 오픈소스 딥러닝 기술보다 성능을 크게 개선할 수 있었다.
현재 한글 문서 대상으로만 서비스를 제공하지만, 개발 기술 자체는 워드, PDF 등 다른 문서에도 범용적으로 쓰일 수 있다.
임준호 ETRI 언어지능연구실 박사는 “이 기술로 한국어 인공지능 서비스 시장이 더욱 활성화돼 외산 인공지능 솔루션의 국내시장 잠식을 막고 국민들이 유용한 지식 정보를 쉽고 빠르게 습득할 수 있는데 도움이 되기를 기대한다”고 밝혔다.
nbgkoo@heraldcorp.com
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