지도 학습 기반 명확화(Supervised Clarification)를 넘어: 대화 담화 파싱(Dialogue Discourse

요약

본 연구는 지도 학습 데이터 없이 제로샷 프롬프팅이나 피드백을 활용한 대화 담화 파싱(DDP)의 명확화(Clarification) 성능을 분석합니다. 실험 결과, 단순 입력 재작성은 오히려 파싱 성능을 저하시킬 수 있으며, 명확화는 선택적 개입 문제로 접근해야 함을 시사합니다.

핵심 포인트

• 지도 학습 없이 제로샷 기반의 명확화 도구 성능을 재검토함
• 단순 입력 재작성은 담화 단서를 방해하여 성능 퇴보를 초래할 수 있음
• GRPO로 학습된 도구는 퇴보를 줄였으나 일관된 개선에는 한계가 있음
• 명확화 문제를 '선택적 개입' 및 '재작성 가능성 예측' 문제로 재정의함