Various Prompt Methods for Korean Natural Language Inference

한국어 자연어 추론을 위한 다양한 프롬프트 방법

자연어 추론은 전제 문장과 가설 문장의 관계를 함의, 중립, 모순으로 분류하는 자연어 처리 태스크이다. 최근 여러 자연어 처리 태스크에서 딥러닝 모델을 이용하는 방법이 우수한 성능을 보이고 있지만, 이는 미세 조정과정에 드는 비용이 많다는 점과 모델 출력의 근거, 과정을 사람이 이해하기 어려운 한계가 있다. 이러한 이유로 최근에는 소량의 입력, 출력 예시를 포함한 프롬프트를 이용한 방법론과 모델 출력에 대한 근거를 생성, 활용하는 방법에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 퓨샷 학습 환경의 한국어 자연어 추론 태스크를 위한 세 가지 프롬프트 방법과 이들을 조합하여 적용하는 방법을 제안한다. 이를 통해 '해석 가능성'과 자연어 추론 성능을 모두 향상시킬 수 있음을 보인다.