뉴스에서 육하원칙 뽑기 — 자르기·쓰기·고르기, 한국어 기사 72건으로 짠 추출 설계도
기자는 기사 첫 문장에서 여섯 질문에 답합니다. 누가, 무엇을, 언제, 어디서, 왜, 어떻게. 그걸 기계가 꺼내게 하는 손은 2026년에 네 종류입니다. 독해 모델은 자르고, 임베딩은 찾고, LLM은 쓰고, 판정 모델은 고릅니다. 연합뉴스 7개 섹션의 당일 기사 60건과 네이버 뉴스 12건, 합쳐 72건 432칸에 같은 정의서를 주고 스무 가지가 넘는 조합을 돌렸습니다. KorQuAD 독해 모델은 '이 사건의 주체는?' 같은 범용 질문에 '다소', '이미'를 잘라 와 평균 0.18에 그쳤고, 사고를 끈 Gemini 3.8 Flash가 0.86, 로컬 Qwen3.5 9B가 0.69였습니다. 판정 모델에게 후보 중 하나를 고르게 하면 정답이 후보 안에 있는데도(상한 0.9 이상) 단독 쓰기보다 낮았습니다. 반대로 '기사에 이유가 명시돼 있는가'를 따로 물으면 Nimble이 AUROC 0.85로 가려냈고, 이것을 Flash 뒤에 붙이자 '왜'가 0.73에서 0.79로, 쓰기 모델 셋의 다수결로는 0.85로 올랐습니다. 이 과제의 절반은 답을 찾는 일이고 나머지 절반은 '없다'고 말하는 일입니다. 방법별 점수표·기사별 탐색기·판정 앙상블·부재 탐지·파이프라인 설계기 위젯 5개와 삽화 6장.
