롯데이노베이트가 자연어처리 국제학술대회 EMNLP 2026 Industry Track에 논문을 채택받았다. 이번 연구는 기업 회의에서 음성인식(STT) 과정 중 잘못 기록된 전문용어를 회의 요약 단계에서 복원하는 방식을 다뤘다.
EMNLP는 ACL, NAACL과 함께 자연어처리 분야의 대표적 국제학술대회로 꼽힌다. Industry Track은 산업 현장에서 실제로 활용되는 자연어처리와 음성 기술의 설계, 개발, 배포, 분석 과정에서 나온 과제와 해결 방안을 다룬다. 업계에서는 이번 채택이 롯데이노베이트가 기업 환경에 맞춘 AI 기술을 연구해 왔다는 점을 보여주는 사례로 해석할 수 있다.
채택된 논문은 회의 요약 과정에서 사용자 맞춤형 용어집을 활용해 음성인식 오류로 훼손된 도메인 전문용어를 복원하는 조건과 요약 품질을 평가한 연구다. 연구진은 회의별 맥락에 맞춘 용어집이 넓은 범위의 도메인·통합 용어집보다 전문용어 복원에 더 효과적이라는 점을 확인했다. 관련성이 낮은 용어가 많을수록 성능이 떨어져, 용어집을 넓게 구성하기보다 회의 관련 용어 중심으로 정교하게 구성하는 방식이 중요하다는 결론을 도출했다.
이번 연구는 아이멤버 Work의 AI 회의록 기능에도 연결될 수 있다. 회의 맥락에 맞춘 용어 정보를 활용하면 음성인식 오류로 흐트러진 전문용어를 더 정확하게 반영하는 방향의 서비스 고도화가 가능해 보인다.
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