업스테이지, 세계 권위 학회 'EMNLP 2023’서 논문 2편 채택

업스테이지 제공

[파이낸셜뉴스] 업스테이지가 자연어 처리 분야에서 가장 권위 있는 학회인 EMNLP 2023에서 논문 2편을 발표했다고 23일 밝혔다.

EMNLP 2023은 인공지능(AI) 번역과 챗봇, 기계 독해 등 언어 데이터 기반 자연어 처리 접근법과 관련된 연구를 다루는 세계 최고 수준의 학회다.

지난해 EMNLP 2022에는 총 3242편의 논문이 제출됐고 이중 715편만 통과돼 22%의 채택률을 기록했다. EMNLP 2023은 12월6일부터 12월 10일까지 싱가폴에서 개최되며, 구글, 애플, 아마존, 바이두 등 세계 유수의 AI 기업이 참여한다.

이번에 채택된 논문 2편은 한국어 관련 자연어처리(NLP) 연구 성과로 업스테이지의 박찬준 테크 리드 주도로 고려대 임희석 교수 연구팀과 협업을 통해 진행됐다.

첫 번째 논문은 한국어 음성인식 후처리기와 관련한 새로운 벤치마크 데이터셋을 구축한 논문으로 음성인식 모델의 약점을 평가하고 식별하기 위한 새로운 평가 방법론을 제안한다. 해당 논문은 음성 및 텍스트 레벨 두 가지 측면을 고려해 음성인식 모델의 약점에 대한 정확한 정보를 제공하지 못하는 전통적인 평가 방법의 문제점을 지적하며 음성 및 텍스트 수준 오류를 통합적으로 고려, 모델의 설명 가능성을 향상시킨 연구다.

배경 소음 및 발화자 특성을 고려한 37개의 음성 레벨 유형 및 13가지 텍스트 레벨 오류 유형을 세분화했으며 제안된 평가 방법을 구글 클라우드 음성인식 및 클로바(CLOVA)와 같이 상용화 음성인식 시스템에 적용해 분석했다.

두 번째 논문은 한국어의 특성을 살린 새로운 데이터 증강 기법을 제안한 논문이다. 한국어는 영어와 달리 형태소라는 작은 단위로 구성돼 있으며 형태소의 조합에 따라 문장의 의미가 달라진다. 예를 들어, '밥’과 '먹’이라는 형태소를 조합하면 ‘밥을 먹다’, ‘밥을 먹었다’, ‘밥을 먹고 싶다’ 등 다양한 문장을 만들 수 있는데, 특징을 고려하지 않고 임의로 데이터를 증강하면 문장의 의미가 바뀌거나 자연스럽지 않은 문장이 생성되는 맹점이 있다.

이번 논문은 한국어의 특성을 기반한 새로운 데이터 증강 방법론을 통해 같은 재료로도 한국어의 특징을 반영, 자연스러운 문장을 생성하고 생성형 언어 모델이 한국어 형태소 조합을 다양하게 변형해 데이터를 증강하는 방법론을 제안한다.

김성훈 업스테이지 대표는 “이번 EMNLP 2023을 비롯해 다양한 글로벌 학회에서 연구 성과를 낼 수 있어 기쁘다”며 “업스테이지는 지속적인 연구개발(R&D) 투자를 통한 연구성과를 바탕으로 누구나 최고 성능의 AI를 더 편리하게 이용하실 수 있도록 최선을 다하겠다”고 밝혔다.

#AI #업스테이지