EMNLP 2020 Main Conference
Original Paper
EMNLP 2020: Experience Grounds Language
Commentary Video
이 논문은 현 시점(2020년)까지의 NLP 연구 현황을 종합하고, '총체적 언어 이해' 라는 목적을 위한 기술 발전의 다섯 단계 척도(World Scope; WS)를 제시합니다. 각 단계별로 바탕이 되는 과거 논의부터 문제점을 극복하기 위한 최근 연구까지 짜임새 있게 인용하며 NLP의 현재 한계점과 앞으로 나아가야 할 방향을 제안합니다.
각 단계별로 요약된 주장은 어렵지 않고, 리뷰 논문이기 때문에 비교적 쉽게 읽히는 편입니다.
언어 처리 연구의 기조를 이루는 컴퓨터과학, 인지심리학 등 1960~70년대에 이미 제시되었던 이론적 바탕부터 바로 몇 개월 전까지 이루어진 새로운 과제 해결 사례, 로보틱스 · 컴퓨터 비전과 연계한 학제간 연구 등 방대한 레퍼런스를 포함하고 있기 때문에 지금까지 이루어진 연구와 트렌드를 한번에 조망하기도 좋고, 분야별 최신 연구를 모아 놓았기 때문에 NLP에서도 특정 분야에 관심이 있으신 경우 부분적으로 참고하면 재미있을 것이라고 생각합니다.
본 요약 번역은 논문의 전체적인 흐름을 소개하는 것을 위주로 하였습니다. 의역이나 생략, 요약이 많고, 중간중간 이해를 돕기 위한 (사견 포함) 주석이 들어가 있습니다. (괄호) 는 번역상 사라졌거나 내포하는 의미를 임의로 살려 쓴 부분, (*표시가 있는 괄호는 순수 독자 주석) 입니다.
개인적으로 읽으면서 재미있었던, 몇몇 흥미로운 관련 연구는 해당 논문 페이지를 바로 살펴볼 수 있도록 회색 밑줄 표시로 직접 링크되어 있습니다. 요약하면서 생략된 부분이 전반적으로 많기에 본 번역은 내용을 파악하는 정도로 활용해 주시고, 더 자세하고 엄밀한 내용은 원문을 참조해 주십시오.
(텍스트만으로 된) 대규모 코퍼스 학습이 지금까지 언어 처리 모델들에게 상당한 성능을 보장했으나, (언어 처리 연구가 궁극적으로 지향하는) 커뮤니케이션은 언중 공통의 경험과 상호작용에서부터 나타난다.
NLP 연구가 앞으로 더 발전하여 고도화된 언어 이해를 지향할수록, 텍스트 기반 코퍼스가 해결하지 못하는 문제를 풀기 위해 (기존에는 컴퓨터언어처리와 별개의 길을 걸어 왔다고 여겨지는) 실제 물리적 세계와 사회에서 통용되는 언어의 맥락을 반영하는 일이 중요해질 것이다.