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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박재혁 (한국개발연구원(KDI))
저널정보
한국사회학회 한국사회학 한국사회학 제58집 제3호
발행연도
2024.8
수록면
241 - 266 (26page)
DOI
10.21562/kjs.2024.08.58.3.241

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최근 워드 임베딩 모델을 포함한 다양한 언어모델의 등장으로, 사회과학 분야에서도 이러한 기술을 활용한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 이들 인공지능 모델은 대규모의 웹 데이터를 학습하여, 단어, 문장, 이미지 등 다양한 정보 단위를 다차원 벡터 공간에 의미 관계를 바탕으로 표현한다. 나아가, 각 개념 간의 연관성을 벡터 연산을 통해 모델링하며, 이를 활용해 사용자의 질문이나 문제를 확률적으로 해결한다. 이렇게 볼 때, 벡터 공간 분석을 통해 우리 사회에서 통용되는 개념들의 상호작용과 구조를 파악하는 것은, 언어모델이 이해한 우리 사회의 구조도나 지형도를 이해하는 과정에 비유할 수 있다. 본 연구는 인공지능 기반의 언어모델, 특히 임베딩 기법이 사회과학 연구에서 어떠한 의미를 가지며, 이를 통해 얻을 수 있는 사회적, 경제적, 정치적 개념들의 구조적 이해에 어떻게 기여할 수 있는지를 종합적으로 검토한다. 이 과정에서 다양한 연구 사례를 분석하여, 임베딩 방법론이 사회과학적 문제 해결에 어떻게 적용될 수 있는지를 탐구한다.
#임베딩 #사회과학 #계산사회과학 #데이터과학 #해석가능한 인공지능 #neural embedding #explainable AI #computational social science #large Language model

목차

Ⅰ. 들어가며
Ⅱ. 단어/문서의 벡터 변환 과정
Ⅲ. 다양한 순차 데이터에 적용된 임베딩 기법과 그 가능성
Ⅳ. 벡터 공간의 분석
Ⅴ. 나가며
참고문헌

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