신보미 / 비전형적 언어 구조의 형태-통사 분석과 언어 자원화 연구 / 2026 박사과정생연구장려금지원사업
연구목표(한글 2000자 이내)거대언어모델(LLM)은 대규모 말뭉치에서 확률적으로 다음 토큰을 예측하는 구조로, 충분한 데이터가 확보된 환경에서는 높은 성능을 보인다. 그러나 데이터가 부족한 저자원 언어나 표면적으로 불규칙해 보이는 형태의 경우 예측력이 현저히 저하된다. 본 연구는 이러한 한계가 단순한 데이터 부족의 문제가 아니라, 언어의 내재적 구조에 대한 이론적 이해의 부재에서 비롯된다고 주장한다. 즉, 통계적 학습만으로는 포착할 수 없는 언어 … 더 읽기