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BERT 를 활용한 한국어 지속가능경영 보고서의 제로샷 가독성 평가
손규진 ( Guijin Son ),윤나은 ( Naeun Yoon ),이가은 ( Kaeunlee ) 한국정보처리학회 2022 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.29 No.1
본 연구는 최근 자연어 인공지능 연구 동향에 발맞추어 사전 학습된 언어 인공지능을 활용한 의미론적 분석을 통해 국문 보고서의 가독성을 평가하는 방법론 두 가지를 제안한다. 연구진은 연구 과정에서 사전 학습된 언어 인공지능을 활용해 추가 학습 없이 문장을 임의의 벡터값으로 임베딩하고 이를 통해 1. 의미론적 복잡도 와 2. 내재적 감정 변동성 두 가지 지표를 추출한다. 나아가, 앞서 발견한 두 지표가 국문 보고서의 가독성과 정(+)의 상관관계에 있음을 확인하였다. 본 연구는 통사론적 분석과 레이블링 된 데이터에 크게 의존하던 기존의 가독성 평가 방법론으로부터 탈피해, 별도의 학습 없이 기존 가독성 지표에 근사한다는 점에서 의미가 있다.