본 논문은 자연 의미 금속 언어(NSM)의 설명 생성을 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 최초로 활용한 연구 결과를 제시합니다. NSM은 보편적인 의미 원소 집합을 기반으로 하는 언어 이론으로, 모든 단어를 이러한 원소들을 사용하여 설명할 수 있다는 가정하에 있습니다. 기존에는 수동으로 이러한 설명(explication)을 생성하는 데 많은 시간이 소요되었으나, 본 연구에서는 LLM을 활용하여 자동으로 NSM 설명을 생성하는 방법을 제시하고, 자동 평가 방법, 맞춤형 데이터셋, 미세 조정된 모델을 소개합니다. 1B 및 8B 모델은 GPT-4o보다 정확하고, 언어 간 번역이 가능한 설명을 생성하는 것으로 나타나, LLM을 이용한 보편적인 의미 표현에 중요한 진전을 이루었습니다. 이는 의미 분석, 번역 등 다양한 분야에 새로운 가능성을 제시합니다. 코드는 GitHub에서 공개됩니다.
