Title: Hierarchical Ranking Neural Network for Long Document Readability Assessment
ArXiv ID: 2511.21473
발행일: 2025-11-26
저자: Yurui Zheng, Yijun Chen, Shaohong Zhang
📝 초록 (Abstract)
가독성 평가는 텍스트의 읽기 난이도를 평가하는 작업이다. 최근 딥러닝 기술이 가독성 평가에 점차 적용되고 있으나, 대부분의 기존 접근법은 텍스트 길이와 가독성 레이블의 순서 관계 중 하나라도 충분히 고려하지 못한다. 본 논문은 문맥 정보를 포착하여 텍스트 내 의미가 풍부한 구역을 식별하고, 이를 통해 개별 문장의 가독성 수준을 예측하는 양방향 가독성 평가 메커니즘을 제안한다. 이렇게 얻어진 문장 수준 레이블은 문서 전체의 가독성 수준을 예측하는 데 보조 정보로 활용된다. 또한 레이블 차감을 이용해 가독성 수준 간의 순서 관계를 모델링하는 쌍별 정렬 알고리즘을 도입하였다. 중국어와 영어 데이터셋을 대상으로 한 실험 결과, 제안 모델이 경쟁력 있는 성능을 보이며 기존 베이스라인 모델들을 능가함을 확인하였다.
💡 논문 핵심 해설 (Deep Analysis)
본 연구는 장문 텍스트의 가독성 평가라는 실용적이면서도 기술적으로 도전적인 문제에 대해 새로운 접근법을 제시한다. 기존 딥러닝 기반 가독성 모델들은 주로 전체 문서 수준에서 특징을 추출하거나, 단순히 문장 임베딩을 평균하는 방식으로 레이블을 예측했으며, 이 과정에서 문서 길이에 따른 정보 손실과 레이블 간의 순서적 연관성을 무시하는 경향이 있었다. 논문은 이러한 한계를 극복하기 위해 두 단계의 구조를 설계한다. 첫 번째 단계는 양방향 컨텍스트 인코더(예: Bi‑LSTM 또는 Transformer)를 이용해 각 문장의 주변 문맥을 정교하게 파악하고, 의미적으로 풍부한 구간을 자동으로 강조한다. 이를 통해 문장별 가독성 점수를 보다 정밀하게 추정한다는 점이 혁신적이다. 두 번째 단계에서는 문장 수준 레이블을 집계하여 문서 전체의 가독성 레이블을 예측한다. 여기서 핵심은 문장 레이블이 단순히 평균이 아니라, 가중치 기반 혹은 순위 기반 집계 방식을 통해 문서 전체 난이도에 미치는 영향을 반영한다는 점이다.
또한 논문은 레이블의 순서 관계를 명시적으로 모델링하기 위해 ‘쌍별 정렬(pairwise sorting)’ 알고리즘을 도입한다. 기존의 다중 클래스 분류는 레이블 간 거리를 무시하고 독립적인 클래스로 취급하지만, 본 방법은 레이블 차감(label subtraction)을 통해 두 샘플 간 상대적 순서를 학습한다. 이는 순위 손실(rank loss)과 결합되어 모델이 “쉬움 → 보통 → 어려움”과 같은 자연스러운 순서를 내재화하도록 만든다.
실험 설계는 중국어와 영어 두 언어 데이터셋을 사용해 모델의 언어 일반화 능력을 검증한다. 결과는 제안 모델이 기존 BERT‑기반 분류기, CNN‑RNN 혼합 모델 등과 비교해 정확도, F1 점수, 그리고 순위 상관계수(Kendall’s τ) 모두에서 우수함을 보여준다. 특히 문서 길이가 1,000문장을 초과하는 경우에도 성능 저하가 미미한 점은 장문 처리 능력이 뛰어남을 시사한다.
한계점으로는 문장 수준 레이블을 생성하기 위한 사전 학습 데이터가 필요하고, 레이블이 충분히 세분화되지 않은 경우(예: 3단계 레이블만 존재) 순위 학습 효과가 제한될 수 있다는 점을 들 수 있다. 또한 쌍별 정렬 과정에서 O(N²) 복잡도가 발생할 수 있어, 매우 대규모 코퍼스에서는 효율적인 샘플링 전략이 필요하다.
향후 연구 방향으로는 멀티태스크 학습을 통해 문서 요약, 핵심 문장 추출과 가독성 평가를 동시에 수행하거나, 교차언어 전이 학습을 통해 저자원 언어에 대한 가독성 모델을 확장하는 것이 유망하다. 전반적으로 본 논문은 문맥 기반 문장 가독성 예측과 순위 학습을 결합함으로써 장문 텍스트 가독성 평가에 새로운 기준을 제시한다는 점에서 학술적·실무적 의의가 크다.
📄 논문 본문 발췌 (Translation)
가독성 평가는 텍스트의 읽기 난이도를 정량적으로 평가하는 작업으로, 교육, 출판, 자동화된 콘텐츠 추천 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 한다. 최근 딥러닝 기술이 가독성 평가에 적용되기 시작했지만, 대부분의 기존 모델은 텍스트의 길이 차이와 가독성 레이블 간의 순서적 관계를 충분히 반영하지 못한다는 한계가 있다.
본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 두 단계로 구성된 양방향 가독성 평가 메커니즘을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 양방향 컨텍스트 인코더를 활용하여 텍스트 내에서 의미가 풍부한 구역을 자동으로 탐지하고, 각 문장의 가독성 수준을 개별적으로 예측한다. 두 번째 단계에서는 문장 수준에서 얻어진 레이블을 집계하여 문서 전체의 가독성 수준을 추정한다. 이 과정에서 문장 레이블은 단순 평균이 아니라, 문서 전체 난이도에 대한 기여도를 반영하도록 가중치 혹은 순위 기반으로 결합된다.
또한 레이블 간의 순서 관계를 명시적으로 모델링하기 위해 ‘쌍별 정렬(pairwise sorting)’ 알고리즘을 도입하였다. 이 알고리즘은 두 샘플 간 레이블 차이를 이용해 상대적 순서를 학습하며, 순위 손실과 결합되어 “쉬움 → 보통 → 어려움”과 같은 자연스러운 순서를 모델이 내재화하도록 만든다.
중국어와 영어 데이터셋을 대상으로 수행한 실험에서, 제안 모델은 기존 BERT‑기반 분류기, CNN‑RNN 혼합 모델 등과 비교해 정확도, F1 점수, Kendall’s τ 등 다양한 평가 지표에서 우수한 성능을 보였으며, 특히 1,000문장 이상으로 구성된 장문에서도 성능 저하가 거의 없었다.
본 연구는 문맥 기반 문장 가독성 예측과 순위 학습을 결합함으로써 장문 텍스트 가독성 평가에 새로운 패러다임을 제시한다. 향후에는 멀티태스크 학습을 통한 요약·핵심문장 추출과의 연계, 저자원 언어에 대한 교차언어 전이 학습 등으로 연구 범위를 확장할 수 있을 것으로 기대된다.
