#OpenAI Decisions
3개의 포스트
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 2편 — 25개 언론사 하루치 2,766건, 시간·장소·사건 레코드는 어디까지 도와주는가
1편은 연합뉴스 하루치 603건에서 '육하원칙 칸 일치 규칙'이 같은 사건 쌍의 3분의 1도 못 찾는다고 끝났습니다. 그러면 육하원칙은 어떻게 써야 하고, 시간과 장소는 정말 도움이 될까요. 이번에는 통신사·방송·전국지·지역지 25곳의 2026년 10월 21일 기사 2,766건을 모아 후보 쌍 20,259개에 정답을 달고(LLM 판사 셋의 다수결과 직접 검수), 기사마다 Gemini로 '사건 레코드'(유형·행위·역할이 붙은 참여자·정규화된 날짜·시군구)를 뽑아 네 가지로 썼습니다. 후보를 찾는 블로킹 키로, 임베딩할 요약으로, 판정 모델의 입력으로, 그리고 '다를 수 없다'를 잘라내는 거부 조건으로. 결과는 선명하게 갈렸습니다. 참여자 이름 블로킹은 임베딩 이웃이 놓친 같은 사건 쌍 13.5%를 건졌고, 사건 요약 임베딩은 제목 임베딩보다 쌍 F1이 0.78에서 0.81로 올랐습니다. 그러나 시간·장소 거부 조건은 처음 설계대로면 같은 사건의 25%를 잘라 버렸고, 고친 뒤에도 좋은 판정 모델 위에서는 14쌍을 바로잡고 75쌍을 잘못 자르는 손해였습니다. 가장 잘 가른 것은 역시 판정 모델이었습니다. Jev 원문 입력 AUROC 0.982, 1편에 없던 OpenAI Decisions는 사건 레코드 입력에서 쌍 F1 0.848·묶음 F1 0.956으로 가장 높았습니다. 그리고 묶음을 가장 크게 망친 것은 모델이 아니라 '오늘의 8뉴스 예고' 같은 다이제스트 기사였습니다. 점수표·묶음 게시판·문턱값 탐색기·거부 조건 분해·원문 대 레코드·파이프라인 설계기 위젯 6개.
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.