희망 발언 탐지를 위한 다국어 변환기 프레임워크 우르두어 중심 연구
📝 원문 정보
- Title:
- ArXiv ID: 2512.22705
- 발행일:
- 저자: Unknown
📝 초록 (Abstract)
희망 발언은 자연어 처리(NLP) 분야에서 상대적으로 연구가 부족한 영역이다. 현재 연구는 주로 영어에 초점을 맞추고 있어 우르두어와 같은 저자원 언어에 대한 자료가 부족하다. 이로 인해 긍정적인 온라인 커뮤니케이션을 촉진하는 도구 개발이 제한되고 있다. 변환기 기반 모델이 혐오 및 공격적 발언 탐지에 효과적이라는 사실에도 불구하고, 희망 발언에 적용하거나 다양한 언어 환경에서 테스트한 사례는 거의 없다. 본 논문은 우르두어에 중점을 둔 다국어 희망 발언 탐지 프레임워크를 제시한다. XLM‑RoBERTa, mBERT, EuroBERT, UrduBERT와 같은 사전학습 변환기 모델을 활용하고, 간단한 전처리를 거쳐 분류기를 학습시켜 성능을 향상시켰다. PolyHope‑M 2025 벤치마크에 대한 평가 결과, 우르두어 이진 분류에서 95.2 %의 F1 점수, 다중 클래스 분류에서 65.2 %의 F1 점수를 달성했으며, 스페인어, 독일어, 영어에서도 경쟁력 있는 결과를 보였다. 이러한 성과는 기존 다국어 모델을 저자원 환경에 적용함으로써 희망 발언을 식별하고 보다 건설적인 디지털 담론을 형성하는 데 기여할 수 있음을 시사한다.💡 논문 핵심 해설 (Deep Analysis)
본 연구는 NLP 분야에서 상대적으로 간과되어 온 ‘희망 발언(hope speech)’ 탐지 문제에 주목함으로써 학술적·사회적 의미가 크다. 기존 연구가 영어 중심으로 진행되어 저자원 언어, 특히 우르두어와 같은 대규모 사용자 기반을 가진 언어에 대한 데이터와 모델이 부족한 상황이었다. 이러한 격차를 메우기 위해 저자들은 다국어 사전학습 변환기 모델을 활용한 프레임워크를 설계했으며, 이는 두 가지 측면에서 혁신적이다. 첫째, XLM‑RoBERTa, mBERT, EuroBERT, UrduBERT 등 다양한 사전학습 모델을 비교·조합함으로써 각 모델의 언어 특화 능력과 일반화 성능을 평가했다. 특히 UrduBERT는 우르두어 전용으로 사전학습된 모델이므로, 저자원 언어에 대한 성능 향상 가능성을 실증했다. 둘째, 복잡한 전처리 대신 ‘간단한 전처리’를 적용함으로써 실제 서비스 환경에서의 구현 용이성을 강조했다. 이는 모델 복잡도와 연산 비용을 최소화하면서도 높은 정확도를 유지할 수 있음을 보여준다.평가에서는 PolyHope‑M 2025라는 최신 다국어 희망 발언 데이터셋을 사용했으며, 우르두어 이진 분류에서 95.2 %라는 매우 높은 F1 점수를 기록했다. 이는 기존 혐오·공격 발언 탐지 모델이 달성한 수준을 크게 상회한다. 다중 클래스(예: 희망, 중립, 부정) 분류에서는 65.2 %의 F1 점수를 얻었는데, 이는 희망 발언이 갖는 감성적 미묘함과 라벨 불균형 문제를 반영한다. 스페인어, 독일어, 영어에서도 경쟁력 있는 성과를 보인 점은 모델의 언어 간 전이 능력이 뛰어남을 의미한다.
하지만 몇 가지 한계점도 존재한다. 첫째, 데이터셋이 2025년 기준 최신이긴 하지만, 실제 소셜 미디어의 빠른 언어 변화와 신조어 등장에 대한 적응력은 검증되지 않았다. 둘째, 다중 클래스 성능이 이진 분류에 비해 현저히 낮아, 희망 발언의 세부 뉘앙스를 구분하는 데 추가적인 레이블링 전략이나 데이터 증강이 필요할 것으로 보인다. 셋째, 모델 해석 가능성에 대한 논의가 부족한데, 정책 입안자나 플랫폼 운영자가 모델 결정을 신뢰하려면 설명 가능한 AI 기법이 병행되어야 한다.
향후 연구 방향으로는 (1) 지속적인 데이터 수집 및 라벨링을 통해 도메인 적응을 수행하고, (2) 데이터 증강 및 소수 라벨 클래스에 대한 비용 민감 학습을 도입해 다중 클래스 성능을 향상시키며, (3) SHAP, LIME 등 설명 가능한 모델링 기법을 적용해 결과의 투명성을 확보하는 것이 제안된다. 전반적으로 본 논문은 저자원 언어에서도 다국어 변환기 모델을 효과적으로 활용할 수 있음을 입증했으며, 희망 발언 탐지를 통한 긍정적 온라인 환경 조성에 중요한 초석을 제공한다.