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논문 기본 정보
- 저자정보
초록·키워드
본 논문에서는 자연어처리(NLP) 분야의 주요 과제인 유사 텍스트 분석, 텍스트 분류, 질의 응답, 군집 분석 과제에 임베딩 기술을 적용하고, 그 성능을 평가하였다. 최근, 자연어처리 분야에서는 대규모 언어 모델의 발전과 함께 임베딩 기술이 다양한 응용 분야에서 중요한 역할을 하고 있다. 현재까지 여러 종류의 임베딩 모델이 공개되었고, 본 논문에서는 공개된 여러 임베딩 모델에 대한 성능을 평가했다. 이를 위해, 선정한 각 과제의 중간 과정으로써 임베딩 모델을 통한 벡터 값을 활용하여 각 과제별 임베딩 모델의 성능을 평가한다. 실험 데이터 셋은 공개된 한국어 및 영어 데이터 셋을 활용하였고, NLP 과제는 5가지로 정의하였다. 특히, 다국어, 교차 언어, 긴 문서 검색 등에서 탁월한 성능을 보인 BGE-M3 모델의 성능에 주목했다. 실험 결과, BG3-M3 모델이 3개의 NLP 과제에서 우수한 성능을 보였다. 본 연구의 결과는 최근의 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation)에서 유사 문장 또는 유사 문서를 찾기 위해 활용되는 임베딩 모델을 선택하는 데 있어 방향을 제시할 것으로 기대한다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-151-25-02-092461203
