METEOR (Metric for Evaluation of Translation with Explicit ORdering)는 기계번역(Machine Translation)과 자연어 생성(Text Generation) 과제를 평가하기 위해 개발된 자동 평가 지표입니다. 기존 BLEU 지표의 한계를 보완하여, 유의어, 어간, 어순 등을 고려해 보다 인간 평가에 가까운 결과를 제공합니다.
주요 특징:
• 유의어 매칭(Synonym Matching)
BLEU와 달리 유사 단어와 어간 형태도 인식해 더 유연한 평가가 가능합니다.
• 어순 반영(Word Order Consideration)
잘못된 어순은 패널티를 부여해 자연스러운 문장 구성을 유도합니다.
• 정렬 기반 스코어(Alignment-Based Scoring)
후보 번역과 기준 번역 간의 단어 정렬을 통해 정밀도(Precision)와 재현율(Recall) 을 계산합니다.
• 높은 인간 평가 상관성
BLEU 대비 사람의 주관적 평가와 더 높은 상관관계를 보입니다.
• 설정 가능성
언어나 작업에 따라 패널티 가중치를 조정할 수 있어 유연하게 사용할 수 있습니다.
활용 사례:
• 기계 번역 품질 평가
산업 및 학계에서 모델 성능 평가에 사용됩니다.
• 텍스트 요약 평가
자동 생성된 요약문의 품질 측정에 활용됩니다.
• 이미지 캡셔닝 품질 평가
AI가 생성한 이미지 설명문의 자연스러움과 정확성을 평가합니다.
• 대화형 AI 평가
챗봇이나 대화형 모델이 생성한 응답의 적절성 검토에 사용됩니다.
• 모델 튜닝
모델 성능 향상을 위해 METEOR 점수를 기준으로 파라미터를 최적화하기도 합니다.
중요성
METEOR는 기존 BLEU 지표가 가진 정확한 단어 일치 위주의 평가 한계를 보완합니다.
유사어, 어간, 어순 등을 평가에 반영하여 인간 평가와 더 가까운 품질 판단이 가능합니다.자연어 생성 기술이 발전할수록, 자연스럽고 의미 전달이 정확한 문장을 평가하는 것이 중요해지므로, METEOR 같은 종합적 평가 지표는 앞으로도 자연스러운 대화형 AI와 콘텐츠 생성 시스템 개발에 핵심적인 역할을 할 것입니다.
