AI 연구사건 추출Event Extraction
2026.11.01사건을 뽑는 AI에게 채점표를 주다 — EAGER로 읽는 사건 추출 40년과 '검증 가능한 보상'
GPT-5.4에게 기사를 주고 사건을 뽑으라고 하면 평균 F1이 10점 안팎입니다. 독일 DFKI의 EAGER는 70억 매개변수 모델에 '여섯 명의 채점관'과 '문제지마다 다른 오답 보기'를 붙여 평균 30.79점까지 끌어올렸습니다. 사건 추출이 1987년 MUC의 템플릿 채우기에서 어떻게 지금의 코드 생성·강화학습까지 왔는지, 검증 가능한 보상(RLVR)이 수학 밖으로 나오면 무엇이 달라지는지, 그리고 그룹 점수가 모두 같아져 학습이 멈추는 '어드밴티지 붕괴'를 SCAE가 어떻게 푸는지 풀어 씁니다. 본문과 부록 표의 숫자가 엇갈리는 곳, 보상 식을 글자 그대로 구현하면 생기는 문제도 짚었습니다. 한국어 문장 40개로 로컬 4B 모델을 360번 돌려 같은 채점표를 직접 대 봤습니다.
