신어 2024새로운 시도, 생성형 AI를 활용한 신어 탐지
남길임 외 지음이번 신어 자료집에서 의미 있는 시도는 신어 수집의 효율성을 높이기 위해 생성형 AI를 도입한 것이다. 연구진들은 기존의 말뭉치 분석과 거대언어모델(LLM), 인간 전문가의 협업 모델을 2024년 신어 수집에 한국 최초로 적용하고 그 결과물을 이 책에 담았다.
기획 주제에서는 신어 탐지에서부터 최초 출현일 파악, 정의문 생성 등에서 신어 작업의 고단함이나 인간의 주관성과 부주의함을 보완하는 장치로서 LLM 활용의 의의와 한계를 담고 있다. 저빈도를 특성으로 하는 신어는 고빈도 패턴에 익숙한 LLM에게도 도전적인 과제인 동시에 인간의 인지와 유사하거나 인지적 능력을 능가하는 LLM의 성능을 평가하기에도 훌륭한 대상이다.
기획 주제에서는 신어 탐지에서부터 최초 출현일 파악, 정의문 생성 등에서 신어 작업의 고단함이나 인간의 주관성과 부주의함을 보완하는 장치로서 LLM 활용의 의의와 한계를 담고 있다. 저빈도를 특성으로 하는 신어는 고빈도 패턴에 익숙한 LLM에게도 도전적인 과제인 동시에 인간의 인지와 유사하거나 인지적 능력을 능가하는 LLM의 성능을 평가하기에도 훌륭한 대상이다.
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