#provenance

[특집] 본문에 없는 사실은 받지 않는다 — 앵커로 묶은 지식 그래프 추출 AEVS, 그리고 출처를 글자 단위로 다는 시대

LLM에게 문서에서 사실(주어·관계·목적어)을 뽑게 하면 '세상에서는 참이지만 본문에는 없는' 트리플이 섞입니다. 2026년 3월 MDPI Computers에 실린 AEVS는 본문에서 개체·관계구·값과 그 글자 위치를 먼저 찾아 '앵커'로 삼고, 트리플을 앵커로만 조합한 뒤, 원소마다 원문으로 되돌려 검증합니다. 세 데이터셋에서 학습 모델과 EDC를 넘었고, 남은 오류의 95% 이상은 개체가 아니라 관계였습니다. 다만 'EDC 대비 최대 +0.152'는 서로 다른 모델끼리의 비교였고(같은 모델이면 +0.007~+0.074), 공개 코드는 논문과 달리 셋 중 둘만 맞아도 통과시켜 논문 자신의 환각 예시를 모두 받아들였습니다. 코어닷투데이가 로컬 모델로 한국어 30문장과 WebNLG 20문장을 다시 돌려 보니, 스키마를 준 '그냥 묻기'에서는 환각이 나오지 않았고 AEVS는 한국어에서 오히려 재현율을 잃었습니다(F1 0.80 대 0.72). 그냥 묻기에서 스키마를 빼면 F1이 0.18로 무너져, 향상의 상당 부분이 스키마 몫일 수 있음을 보여 줍니다. 검증 LLM은 본문에 충실한 반사실 트리플을 '현실과 다르다'며 거부하기도 했습니다. 역사, 논문의 주요 그림과 표, 2026년의 '글자 단위 출처' 도구들까지 함께 읽습니다.