인공지능(AI) 에듀테크 기업 뤼이드가 세계 3대 자연어처리(NLP) 학회 중 하나로 꼽히는 전산언어학회(ACL, Association for Computational Linguistics)에서 두 편의 논문이 채택됐다고 18일 밝혔다.
ACL은 자연어 처리 기술의 최신 연구 결과와 혁신적 아이디어를 발표하고 토론하는 장이다. 연구자들은 학회에 논문을 제출하고 동료 평가를 통해 논문의 창의성과 기술 수준을 검증받는다.
이번에 채택된 논문들은 뤼이드가 개발하고 있는 AI 튜터 서비스를 위한 핵심 기술 중 일부다. 첫 번째 논문은 교육용 자료를 보다 효과적으로 분류하기 위한 오토태깅 분야에서 난제를 해결하는 방법을 제시해 주목받았다.
오토태깅 분야에서 가장 어려운 과제 중 하나는 데이터 부족 문제다. 뤼이드 연구팀은 상대적으로 데이터셋이 충분한 정보 검색 과제에서 학습된 모델을 활용하면서 언어 모델의 인코딩 능력을 최대한 활용할 수 있는 새로운 데이터 증강 기법을 제안했다.
뤼이드 관계자는 “이 방법은 개념 태그가 수천 개가 넘는 상황의 기술검증(PoC) 프로젝트까지 성공적으로 마쳐 데이터를 적게 쓰고도 효과적으로 성능을 올릴 수 있음을 입증했다”고 설명했다.
두 번째 논문은 챗GPT를 활용해 튜터링에 필요한 질문 생성 모델을 평가하는 방법을 제안했다. 사람의 평가와 더 높은 상관관계를 가진 평가가 가능하다는 점을 확인했으며, 이 연구는 뤼이드가 자체 개발 중인 질문 생성 모델에 활용될 예정이다.
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