초기 LLM을 활용한 코퍼스 언어학: ChatGPT의 잠재력과 한계 검토

본 연구는 초기 대형 언어 모델(LLM)으로부터 코퍼스 언어학 연구에 필요한 정보를 어느 정도 얻을 수 있는지를 평가한다. ChatGPT 3.5를 이용해 단어 빈도 목록 생성, 결합어 추출, 특정 문법 패턴에 맞는 단어 찾기, 장르 식별 등의 다양한 작업을 수행하였으며, 이를 대규모 일반 코퍼스(COCA)의 검색 결과와 비교하였다. 단어 또는 문단의 장르 식별에서는 만족스러운 결과를 얻지 못했으나, 상위 20개의 항목에 대해 빈도 목록(75.0%), 결합어(42.8%), 문법 패턴(53.0%)에서 주목할 만한 일치가 관찰되었다. 생성된 항목이 COCA와 완벽히 일치하지는 않더라도, 고빈도 항목이 생성된 것은 분명하였다. LLM이 엄격한 학술 연구에는 충분하지 않을 수 있으나, 전반적인 경향을 파악하거나 학습자를 돕는 데는 적합한 결과를 보여준다. 또한, 본 연구 결과는 LLM을 사용한 코퍼스 연구의 장점으로 구문 수준 검색 능력이 있음을 시사한다.