Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2024.10a
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  • Pages.1096-1097
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  • 2024
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Easy-Read Conversion Using LLM: Investigating Sentence Transformation Ability in Terms of Readability and Semantic Similarity

LLM 을 활용한 이지리드 변환: 문장 가독성과 의미 유사성 측면에서의 문장 변환 능력 조사

  • Su-Chae Jeong (Dept. of Computer Science and Engineering, Dong-guk University) ;
  • Jae-Hyeong Hwang (Dept. of Computer Science and Engineering, Dong-guk University) ;
  • Hye-Su Kim (Dept. of Economics, Dong-guk University) ;
  • Min-Ji Lee (Dept. of Information and communication Engineering, Dong-guk University) ;
  • Ye-Ji Lee (Dept. of Film, Dong-guk University) ;
  • Jae-Hun Lee (LG U+)
  • 정수채 (동국대학교 컴퓨터공학전공) ;
  • 황재형 (동국대학교 컴퓨터공학전공) ;
  • 김혜수 (동국대학교 경제학과 ) ;
  • 이민지 (동국대학교 정보통신공학과 ) ;
  • 이예지 (동국대학교 영화영상학과 ) ;
  • 이재훈
  • Published : 2024.10.31
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Abstract

본 연구는 경계선 지능인 등을 대상으로 한 사기 및 부당 계약 문제를 해결하기 위해, 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 쉬운 말(이지리드) 변환 성능을 평가하였다. 이를 위해 Gunning Fog Index, 문장 복잡도, KoBERTScore 등의 지표로 가독성과 의미 유사도를 분석하는 평가 방법론을 제안하였으며, 여섯 종류의 LLM 을 평가한 결과 Claude-3.5-Sonnet 모델에서 우수한 성능을 확인하였다.

Keywords

Acknowledgement

본 논문은 과학기술정보통신부 대학디지털교육역량강화 사업의 지원을 통해 수행한 ICT 멘토링 프로젝트 결과물입니다. 본 논문은 현대차 정몽구 재단 장학생으로서 지원을 받아 수행된 연구입니다.

References

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