• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.343-347
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• 2022

최근 자연어처리 분야에서는 BERT, RoBERTa, 그리고 BART와 같은 사전 학습된 언어 모델 (Pre-trained Language Models, PLM) 기반 미세 조정 학습을 통하여 여러 하위 과업에서 좋은 성능을 거두고 있다. 이는 사전 학습된 언어 모델 및 데이터 집합의 크기, 그리고 모델 구성의 중요성을 보여주며 대규모 사전 학습된 언어 모델이 각광받는 계기가 되었다. 하지만, 거대한 모델의 크기로 인하여 실제 산업에서 쉽게 쓰이기 힘들다는 단점이 명백히 존재함에 따라 최근 매개변수 효율적인 미세 조정 및 Few-Shot 학습 연구가 많은 주목을 받고 있다. 본 논문은 Prompt tuning, Prefix tuning와 프롬프트 기반 미세 조정 (Prompt-based fine-tuning)을 결합한 Few-Shot 학습 연구를 제안한다. 제안한 방법은 미세 조정 ←→ 사전 학습 간의 지식 격차를 줄일 뿐만 아니라 기존의 일반적인 미세 조정 기반 Few-Shot 학습 성능보다 크게 향상됨을 보인다.

• 융합정보논문지
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• 제12권4호
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• pp.158-165
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• 2022

본 연구는 영어원어민과 비원어민이 영어로 대화할 때 의사소통을 위해 어떻게 상호 협상하는가를 조명하고자 하였다. 본 연구에는 영어원어민 20명과 한국 대학생 20명으로 총 40명이 참여하였다. 참여자들은 한 명의 영어원어민과 한 명의 비원어민으로 한 쌍을 이루는 식으로 해서 20쌍으로 나뉘었다. 데이터 수집을 위해서 참여자들에게 영어로 대화할 수 있는 과제들이 주어졌고 그들의 대화는 녹음되었다. 총 37개의 녹음된 대화가 전사되었고 전사된 대화는 분석에 사용되었으며 통계분석들을 실시하였다. 본 연구결과에 의하면, 영어원어민과 비원어민 모두 성공적인 의사소통을 위해 상호 노력한 것으로 나타났다. 특히 원어민들은 대체로 비원어민들이 말을 할 수 있도록 부추기며 대화의 자연스러운 흐름을 주도하는 역할을 한 반면에 비원어민들은 그들의 목표언어 능력의 부족으로 인하여 대화전략들을 많이 구사한 것으로 드러났다. 비원어민들은 대화를 지속하기 위해 광범위한 전략들을 활용하였다. 본 연구의 결과는 원어민과 비원어민 간의 상호작용에 대한 이해를 높이며 교육적인 시사점을 내포한다.