다언어 사회에서의 언어 이데올로기: Luxembourgish 뉴스 댓글을 위한 LLM 기반 분석

원문 발행 2026. 04. 30. 18:55원문 언어 영어AI 한국어 번역arXiv cs.CL 원문 보기

요약

본 논문은 루크셈부르크의 다언어 사회에서 나타나는 '언어 이데올로기'를 탐지하는 데 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하는 방법을 제시한다. 연구진은 Luxembourgish 사용자 댓글 데이터셋을 수동으로 주석화하고, 다양한 프롬프트 조건 하에서 LLM의 성능을 평가하여 인간의 주석 능력을 모방할 수 있는지 검증했다. 또한, 소규모 언어인 Luxembourgish 데이터를 고자원 언어로 기계 번역하는 것이 이데올로기 탐지 작업에 미치는 영향도 분석하였다.

핵심 포인트

언어 이데올로기는 다문화 사회에서 정체성 및 사회적 소속감을 형성하는 중요한 요소이다.
LLM은 언어학 및 사회과학 분야에서 언어 이데올로기 탐지 도구로서의 잠재력을 보여준다.
소규모 언어(Low-resource language) 데이터셋을 다루는 경우, LLM의 성능 평가와 함께 기계 번역의 효과를 검토하는 것이 중요하다.
LLM이 모든 이데올로기 주석 작업에 완벽하지는 않지만, 실용적인 콘텐츠 식별 도구임을 입증했다.

언어 이데올로기를 탐지하는 것은 담론을 통해 정체성이 어떻게 구성되는지를 이해하기 위해 가치 있지만 복잡한 작업입니다. Luxembourg 의 다문화 및 다언어 사회에서 언어 이데올로기는 단순한 선호도를 넘어 깊은 문화적·사회적 의미를 지니며, 정체성과 사회적 소속감을 형성합니다. 최근 자연어 처리 도구 (NLP) 를 언어학 및 사회과학에 적용하는 발전 이후, 본 논문은 대규모 언어 모델 (LLM) 을 언어 이데올로기 탐지에 활용하는 잠재력을 탐구합니다. 우리는 Luxembourgish 의 사용자 댓글 데이터셋을 사전 정의된 이데올로기 범주와 함께 수동으로 주석화하고, 다양한 프롬프트 조건 하에서 대규모 언어 모델의 성능을 평가하여 이러한 인간 주석 복제 능력을 평가했습니다. Luxembourgish 는 소규모 언어이며 LLM 의 훈련 데이터에 잘 반영되지 않았으므로, 우리는 또한 기계 번역을 통해 데이터를 고자원 언어로 변환하는 것이 이데올로기 탐지 작업의 성능을 향상시키는지 조사했습니다. 우리의 연구 결과는 LLM 이 다분류 이데올로기 주석 작업에 완전히 최적화되지는 않았지만, 언어 이데올로기 콘텐츠를 식별하기 위한 실용적인 도구임을 시사합니다.

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