Ai 모델 HyperCLOVER를 기반한 네이버 쇼핑 상품 리뷰 요약

NAVER Search and Tech

적용된 언어 모델 HyperCLOVER

지난 5월 네이버 콜리키움 내용을 소개해 드린 ‘네이버의 진화된 검색어 제안 기능과 언어 모델’ 기억하시나요? 해당 글에서 언급해 드린 네이버의 언어 모델에 대하여 최근 네이버 서치 앤 텍(Search and Tech)에서 설명한 상품 리뷰 요약에 대한 내용을 공유해 드리고자 합니다.

2021.05.16 - [디지털 마케팅/디지털마케팅트랜드] - 네이버의 진화된 검색어 제안 기능과 언어 모델

네이버의 진화된 검색어 제안 기능과 언어 모델

지난 글에서 말씀드린대로 한국어 자연어 처리(NLP: Natural Language Process)에 가장 의미 있는 결과를 나타내고 있는 네이버는 HyperCLOVER라는 이름의 거대 AI 언어 모델을 사용하여 검색의 다양한 방면으로 적용을 시도하고 있습니다. 

네이버 서치앤텍에 7월 말 공유된 내용은 네이버의 NLP 언어 모델 HyperCLOVER가 네이버 쇼핑의 일부 카테고리에 상품 리뷰 요약으로 반영된다는 내용이었습니다. 이 새로운 서비스는 네이버 쇼핑의 일부 카테고리 쇼핑몰 리뷰에 적용되며, 간단하게 요약하자면 사용자 참여가 많은 리뷰 내용을 Ai가 수집하고 정리하여 사용자 확인이 편리하도록 한 문장으로 요약하여 보여주는 것입니다. 이에 새로운 서비스에 대하여 어떤 방식으로 작동하는지 그리고 나아가 이를 소비자와 판매자, 그리고 브랜드 입장에서는 어떤 영향을 미칠지에 대해서도 다루어 보고자 합니다.

네이버 상품리뷰 요약 원리

기존의 그리고 현재 미 반영되어 있는 카테고리의 리뷰는 사용자 총 평점, 리뷰 수 평점 비율 등을 보여줍니다. 때로는 하나의 대표 리뷰를 보여주었습니다. 이번 HyperCLOVA를 활용한 리뷰 요약은 전반적인 의견을 분류 및 종합하여 보여주고 있습니다. 이에 대한 원리는 아래와 같습니다. 

NAVER Search and Tech

1단계 주요 키워드 추출

중요한 리뷰를 구분하기 위한 주요 키워드를 분석합니다. 리뷰에서 주요한 키워드를 단어 단위에서 추출하여 종합할 수도 있으며, 문맥적/의미적 분석 후 분류가 될 수도 있습니다. 중요도에 대해서는 같은 의미가 반복되는 빈도를 기준으로 적용될 것으로 판단됩니다.

2단계 유사 문장 클러스터링

분류된 의미들이 수집되었다면, 이것을 분류하는 작업이 시작됩니다. BERT나 LSTM과 같은 시퀀스 모델(앞뒤 문맥을 통해 의미를 분석)로 문장을 구성할 수도 있고, BoW와 같이 빈도를 기반으로 단어를 묶어 분류(언급 빈도에 가중치를 두고 단어의 의미를 조합)할 수도 있습니다. 이 과정에서 의미 없이 반복되거나 지나치게 짧은 문장, 비속어가 언급되는 경우 낮은 품질로서 제외하게 됩니다. 어떤 방법으로나 같은 의견에 관한 내용의 문장을 묶어주는 작업이며 중요한 리뷰를 판단하는 과정입니다.

3단계 한 줄 요약문 생성

주제별로 요약문을 생성하는 과정이며, 이에 대해서는 정확히 어떤 input 데이터를 가지고 조합하는지에 대해서는 공개되지 않았으나, 앞선 2단계에의하여 분류되고 조합된 단어들을 기반으로 종합할 것으로 판단됩니다. 해당 단계에서는 자연어 추론 점수(NLI score: Natual Language Inference score)라는 것이 반영되어 사용자가 입력한 표현 내에서 문장을 형성하게 되어 잘못된 내용의 요약을 방지합니다. 

3단계 모든 과정에서는 HyperCLOVER라는 초대 Ai 모델이 적용이 됩니다. 앞서 말씀드린 대로 자연어 처리 부분에서 가장 높은 기술력을 가진 네이버에서 출시한 AI 언어 모델이라는 측면에서 한국어 Ai 부분에서는 현재까지는 시장에서 볼 수 있는 가장 뛰어난 언어 모델입니다. 

상품 리뷰 요약 의미 및 영향

네이버 쇼핑 상품 리뷰 요약은 사용자가 다수의 지혜를 신뢰하고 이를 간편하게 확인하여 결정을 내릴 수 있다는 측면에서는 큰 의미가 있다고 봅니다. 이 간편함에 네이버 쇼핑을 이용하는 사용자는 보다 네이버 쇼핑을 사용하게 되므로 마케팅 차원에서도 큰 의미가 있다고 보입니다.

판매자, 브랜드의 입장에서는 수많은 상품리뷰를 일일이 확인하여 종합하여 수렴한다는 것은 상당한 자원이 필요하다는 측면에서 네이버 쇼핑 상품 리뷰를 통해 소비자의 의견을 비교적 간단하게 확인할 수 있는 부분에서는 큰 도움이 될 것으로 보입니다. 소비자 다수의 의견을 빠르게 확인하고 반영할 수 있기 때문입니다. 

그러나 몇 가지 우려할 만한 부분도 있을 것입니다. 특히 소비자가 제품 구매 시 결정적인 요소가 될 수 있는 상품 리뷰에서 다양한 의견이 요약문을 통해 소비자에게 노출 제약이 될 수 있기 때문입니다. 소비자들이 다수의 의견도 존중하겠지만 각기 소비자가 제품에서 기대하는 부분은 제각기 다를 수 있기 때문입니다. 물론 한 가지 제품에 한 줄의 요약이 아닌 복수 요소에 대하여 각각 요약이 되어 있기 때문에 어느 정도 보완이 되고 있지만 경우에 따라서는 우려되는 부분도 무시할 수 없을 것으로 보입니다.