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Zero-Shot Readability Assessment of Korean ESG Reports using BERT

BERT를 활용한 한국어 지속가능경영 보고서의 제로샷 가독성 평가

  • Son, Guijin (Dept. of Economics, Underwood International College, Yonsei University) ;
  • Yoon, Naeun (Dept. of Industrial Engineering, Yonsei University) ;
  • Lee, Kaeun (Dept. of Chinese, Hallym University)
  • 손규진 (연세대학교 언더우드국제대학 경제학과) ;
  • 윤나은 (연세대학교 산업공학과) ;
  • 이가은 (한림대학교 중국학과)
  • Published : 2022.05.17

Abstract

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 방법론으로 부터 탈피해, 별도의 학습 없이 기존 가독성 지표에 근사한다는 점에서 의미가 있다.

Keywords