한국어 자연어 처리에서의 트랜스포머 모델 활용 연구

초록

본 연구에서는 한국어 자연어 처리 태스크에서 트랜스포머 기반 모델의 성능을 분석하고, 기존 순환 신경망 모델과의 비교를 통해 그 효용성을 검증하였다.

실험을 위해 총 10만개의 한국어 문장으로 구성된 데이터셋을 구축하였으며, 형태소 분석, 개체명 인식, 감정 분석 등 다양한 하위 태스크에서 모델의 성능을 평가하였다. 트랜스포머 모델은 모든 태스크에서 기존 LSTM 기반 모델 대비 평균 15% 이상의 성능 향상을 보였다.

특히 긴 문장 처리와 문맥 이해 측면에서 두드러진 개선 효과가 나타났으며, 한국어 특유의 교착어적 특성을 반영한 전처리 기법을 적용했을 때 더욱 높은 성능을 얻을 수 있었다.

하지만 모델의 복잡성과 계산 비용 증가라는 한계점도 확인되었으며, 이를 해결하기 위한 경량화 기법에 대한 추가 연구가 필요하다고 판단된다.

본 연구의 결과는 한국어 NLP 분야에서 트랜스포머 모델의 실용적 활용 가능성을 제시하며, 향후 관련 연구의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

핵심어: 자연어 처리, 트랜스포머, 한국어, 딥러닝, 성능 비교