업스테이지, EMNLP에 논문 2편 발표…"국내 최다 연구 성과"

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AI(인공지능) 스타트업 업스테이지가 자연어 처리 분야 학회인 'EMNLP 2023'에 논문 2편을 발표했다고 23일 밝혔다.

EMNLP 2023은 AI번역과 챗봇, 기계 독해 등 언어 데이터 기반 자연어 처리 접근법과 관련 연구를 다루는 학회다.

업스테이지는 "EMNLP는 자연어 처리 분야에서 가장 권위 있는 학회"라고 강조했다.

이번에 채택된 논문 2편은 한국어 관련 NLP 연구 성과로 박찬준 업스테이지 테크 리드 주도로 임희석 고려대학교 교수 연구팀과 협업으로 진행됐다.

첫 번째 논문 'KEBAP: Korean Error Explainable Benchmark Dataset for ASR and Post-processing'은 한국어 음성인식 후처리기와 관련한 벤치마크 데이터셋을 구축한 논문이다. 음성인식 모델의 약점을 평가하고 식별하기 위한 새로운 평가 방법론을 제안한다. 배경 소음 및 발화자 특성을 고려한 37개의 음성 레벨 유형 및 13가지 텍스트 레벨 오류 유형을 세분화했다.

두 번째 논문 'CHEF in the Language Kitchen: A Generative Data Augmentation Leveraging Korean Morpheme Ingredients'은 한국어의 특성을 살린 새로운 데이터 증강 기법을 제안한 논문이다. 한국어가 영어와 달리 형태소라는 단위로 구성돼있는 특성을 반영해 생성형 인공지능이 자연스러운 문장을 생성하는 방법을 제안했다.

업스테이지는 지난 6월 데이터 센트릭 인공지능(AI)분야의 ICML 2023-DMLR에도 논문 7편을 발표하며 국내 기업 최다 연구 성과를 달성했다.


김성훈 업스테이지 대표는 "지속적인 R&D 투자를 통해 누구나 최고 성능의 AI를 더 편리하게 이용하실 수 있도록 최선을 다하겠다"고 말했다.

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