옥스퍼드 대학의 Their Finest Hour Online Archive를 사용한 프로젝트는 대규모 키워드 추출을 자동화하기 위해 개체명 인식, 키워드 추출, 주제 모델링이라는 세 가지 자연어 처리 접근법을 평가했습니다. 이 연구는 전통적인 통계 모델부터 최신 생성 AI 신경망에 이르기까지 다양한 기법에서 이러한 방법들을 테스트했습니다.
- 정량적 및 정성적 발견은 NLP가 크라우드소싱된 컬렉션에서 키워드 추출의 확장성에 실제적인 가능성을 제공함을 나타냅니다.
- 단일 방법이 완전한 해결책을 제공하지 않으며, 모델 선택이 결과를 크게 형성합니다.
- 오픈 가중치를 가진 추출형 모델이 책임 있는 배포에 가장 적합하다고 식별되었습니다.
- 생성 AI는 그 추상적 특성으로 인해 책임성 위험을 도입합니다.
저자들은 크라우드소싱된 컬렉션에서의 자동화된 키워드 추출이 살아있는 기여자들이 생성한 메타데이터에 대한 고유한 관리 책임을 제기한다고 주장합니다.