#시간 추론
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질문 하나로 연대기를 짓는 법 — TimelineAgent로 읽는 '질문 중심 문서 횡단 타임라인'
기사 서른 건을 주고 '스티브 잡스 연대기'를 만들라고 하면, 기계는 '월요일'이 며칠인지, '그'가 누구인지, '할 것이다'가 일어난 일인지부터 막힙니다. EMNLP 2026에 실린 TimelineAgent는 이 일을 여섯 단계로 쪼개고, 단계마다 필요한 원자 기술만 골라 쥐여 주는 규약을 더해 같은 모델의 한 번에 묻기보다 두 배 이상 높은 점수를 냈습니다. 편년체·기전체·기사본말체에서 SemEval-2015까지 연표 기술의 역사, 논문의 구조와 표·그림, 그리고 코어닷투데이가 공개 데이터와 공식 채점기로 로컬 9B 모델에서 직접 재현한 결과를 함께 정리합니다.
같은 사건 묶기 4편 — 여드레치 1만 건, 이야기를 사슬이 아니라 나무로 세울 수 있는가
3편은 '같은 이야기'가 쌍으로는 쉽고 성분으로는 불가능하다는 데서 끝났습니다. 4편은 13개 언론사의 여드레치 정치·사회 기사 10,000건으로 그 다음을 실측했습니다. 같은 사건 묶음을 '단계'로 다시 쪼개고, 단계 사이에 후속·형제·참조 간선 정답 16,734개를 세 판사로 만들고, 어떤 점수가 다음 단계의 부모를 찾는지 쟀습니다. 결론은 뜻밖이었습니다. 정답 나무도 나무가 아니라 그물이었고, 그래서 이야기의 단위는 성분이 아니라 '부모 하나'여야 했습니다.
같은 사건 묶기 3편 — 나흘치 5,404건, 시간이 흐를 때 묶음은 어떻게 자라고 어디서 끊어야 하는가
1편은 하루치 한 언론사, 2편은 하루치 25개 언론사였습니다. 3편은 13개 언론사의 나흘치 정치·사회 기사 5,404건으로, 게재일이 벌어질수록 '같은 사건'이 어떻게 희귀해지는지, 판정 모델에 날짜를 주면 후속 보도를 더 잘 가르는지, 기사가 도착하는 순서대로 묶는 온라인 방식이 배치보다 사슬 합침을 막는지, 사건 묶음 위에 이야기 묶음을 어떻게 세우는지를 실측했습니다.