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한 문장에 사실은 몇 개인가 — Claimify, 모르면 뽑지 않는 주장 추출기

LLM의 긴 답변을 사실 확인하려면 먼저 문장을 ‘확인할 수 있는 주장’으로 쪼개야 합니다. 그런데 무엇을, 어디까지, 어떤 맥락과 함께 쪼개야 잘 쪼갠 것일까요? Microsoft Research의 Claimify 논문(ACL 2025)은 수반·커버리지·탈맥락화라는 세 잣대와, 해석이 갈리면 아예 뽑지 않는 3단계 추출기를 내놓았습니다. 팩트체킹의 역사에서 이 문제가 어떻게 나왔는지, 논문의 표와 그림이 무엇을 말하는지, 2026년에 이 기술이 어디에 쓰이는지 정리하고, 논문 프롬프트를 그대로 로컬 9B 모델에 넣어 한국어 답변으로 직접 돌려 보니, 문장 고르기와 물러서기는 재현됐지만 수반은 76%에 그쳤고, 주어가 생략된 문장에서는 모호성을 절반도 못 알아봤으며, 세 번 생성해 다수결하는 설정을 줄이자 틀린 사실이 검증대에서 사라졌습니다.