<aside> 💡 참여한 포지션 : 웹 프론트엔드 개발 팀 구성 : 웹 개발 2, 딥러닝 3 사용 기술 : React 개발 기간 : 2018.09 ~ 2019.06
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사람은 언어를 사용해 의사소통을 합니다. 상대방을 설득하거나 무언가를 정확하게 설명하기 위해서는 논리적 서술이 필요합니다.
그러나 자연어의 모호성, 복잡한 문장구조 그리고 수사법 등으로 인해 논리적 서술을 식별하기 어려워집니다. 이러한 자연어의 특성은 연설, 토론, 판결 등에서 치명적 문제로 발현될 수 있습니다.
우리는 자연어 사용으로 인해 발생하는 문제를 해결하기 위해 딥러닝 기반 자연어 논리 판단 시스템 LOVA를 제시합니다.
LOVA는 주장과 근거에 따라 형성되는 글의 논리적 구성에 대해 점수를 매깁니다. 또한, 근거 문장에서 화자가 정확한 근거를 제시하였는지에 대해 데이터 검색을 통해 사실 여부를 판별합니다.
최근 자연어 처리 연구 동향에 따라 여러 학습망 모델을 사용해 시스템을 구성하였습니다. CNN, bidirectional LSTM, Manhattan LSTM 모델을 사용하여 자연어(영어)를 학습시켰고 웹 어플리케이션에 연동하여 시스템을 구현하였습니다. LOVA는 크게 ‘논리성 검증’, ‘문장 분류’, ‘신뢰성 검증’ 으로 모듈을 나눌 수 있습니다.
글 전체를 입력 받아 학습된 모델을 기반으로 논리 점수를 출력합니다.
논리적인 글은 주장문과 근거문으로 구성되어 있습니다. Sentence Classification 단계에서는 주장문과 근거문을 분류하는 작업을 수행합니다.
