• 문화기술의 융합
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• 제10권6호
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• pp.703-708
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• 2024

언어모델을 구축하기 위한 딥러닝 기법인 LSTM의 경우 대형언어모델과 달리 컴퓨팅 자원이 작은 시스템에서도 수월하게 학습시킬 수 있다. 소규모 텍스트에 대해 LSTM 기반의 언어모델을 학습시키고, 텍스트를 구성하는 어휘의 단어벡터를 이용하여 해당 텍스트의 주요 주제어에 대해 객관적인 의미 및 관계 분석을 할 수 있는 융복합적인 기법을 제안하였다. 데이비드 로워리 감독의 2021년도 영화 '그린 나이트'의 영어 대본을 텍스트로 삼아 학습시킨 소규모 언어모델의 단어벡터를 이용하여 주요 주제어의 의미와 관계를 분석할 수 있는 기법을 제안하였다. 단어벡터의 유사도 연산을 통해 각 주제어들과 유사도가 높은 단어를 분석하여 그 의미와 상징성을 객관적으로 분석할 수 있고, 차원감소시킨 2차원 단어벡터를 도시하여 각 주제어들의 관계를 직관적으로 인식할 수 있었다. LSTM 방식의 소규모 언어모델을 이용하여 학습에 필요한 비용을 최소화하면서도 복잡한 텍스트를 분석할 수 있는 단어벡터 활용법을 제안하였다.