언론재단, 구글 딥러닝 활용한 KPF-BERT 공개

한국언론진흥재단이 20년간 발행된 기사를 학습한 언어 모델 ‘KPF-BERT’를 공개했다고 23일 밝혔다.

언론재단에 따르면 ‘KPF-BERT’는 구글의 자연어 처리 딥러닝 언어 모델 ‘BERT’에 빅카인즈 기사 데이터를 학습시킨 것으로, 언론사를 위한 언어정보 자원 개발 사업으로 만들어졌다.

언론재단은 “인공지능(AI)을 활용한 뉴스 추천 배열이나 자동작성, 요약, 댓글 관리, 오탈자와 비문 교정 등 언론 영역에서 AI 기술 도입과 적용 필요성은 높아지고 있으나 언론사들은 자체 기술개발에 어려움을 겪고 있다”며 “이에 KPF-BERT를 공개하게 됐다”고 설명했다.

구글이 2018년 발표한 ‘BERT’는 문장에서 예측해야 할 단어 이후의 단어들까지 양방향으로 참조해 그 의미를 더 잘 이해하는 방식으로 학습한다. BERT를 활용한 기존 한국어 모델들은 위키백과나 웹 문서 등을 주로 학습했으나, ‘KPF-BERT’는 2000~2021년 8월 빅카인즈 기사 중 4000만건을 학습해 뉴스 활용 기술에 최적화되도록 했다고 재단은 설명했다.

재단은 “‘KPF-BERT’를 활용하면 문맥과 의미를 고려한 맞춤법 검사기, 뉴스 댓글 등에서 혐오 표현을 검출하고 순화해 표현하는 모델, 관심 사안에 대한 기사의 긍정·부정 등의 논조 파악 모델 등의 개발이 가능할 것”이라고 덧붙였다.

‘KPF-BERT’ 구축과 활용을 위한 안내는 ‘한국언론진흥재단 깃허브(github.com/KPFBERT/)’에서 누구나 볼 수 있다.