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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.7
- 수록면
- 787 - 794 (8page)
- DOI
- 10.6109/jkiice.2024.28.7.787
이용수
초록· 키워드
본 연구는 사전학습된 언어모델이 한국어 체성감각 비유 표현의 문자적 의미와 비유적 의미를 구분하는 능력을 분석하는 것을 목적으로 한다. 27개의 체성감각 비유 표현을 선정하고, 각 표현에 대해 문자적 의미와 비유적 의미가 드러나는 문장 쌍을 구성하여 실험용 데이터베이스를 구축하였다. GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o를 이용해 제로샷 학습으로 각 문장의 용법을 판단하게 한 결과, GPT-4와 GPT-4o는 100%, GPT-3.5는 92.59%의 정확도를 보였다. 반면에 GPT-3.5에 대한 원샷, 투샷 학습 실험은 각각 74.07%, 81.48%로 오히려 성능이 저하되어, 이 과제에서 퓨샷 학습의 복잡성을 드러냈다. 본 연구는 최신 언어모델들이 체성감각 비유 표현을 높은 정확도로 이해함을 확인하고, 프롬프트 설계의 중요성과 퓨샷 학습의 한계를 밝혔다. 이러한 결과는 체화된 인지 이론의 계산모델적 검증 가능성을 제시하며, 비유 표현 처리를 위한 언어모델과 자연어처리 기술 발전에 기여할 것으로 기대된다.
#체성감각 비유 표현
#사전학습 언어모델
#비유 의미 이해
#제로샷 학습
#문자적 의미와 비유적 의미 구분
#Somatosensory figurative expressions
#Pretrained language models
#Figurative meaning comprehension
#Zero-shot learning
#Literal and figurative meaning disambiguation
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목차
- 요약
- ABSTRACT
- Ⅰ. 서론
- Ⅱ. 체성감각 비유 표현 데이터베이스
- Ⅲ. 언어모델 기반 비유 표현 이해 실험
- Ⅳ. 언어모델의 비유 표현 이해 능력에 대한 고찰
- Ⅴ. 결론
- REFERENCES
참고문헌
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