교육용 질의응답 데이터 평가 장치 및 방법

• 핵심 기능

지문과 복수의 질문 시작 토큰을 QAG 모델에 입력해 다양한 형태의 QA 쌍을 생성합니다. 이어 생성된 질문과 답변의 토큰별 생성확률을 교사 강제 방식으로 산출하고, 이를 평균한 SGI로 QA 쌍의 품질을 평가해 결과를 사용자에게 제공합니다.

• 차별 강점

기존 ROUGE·BERTScore 계열 평가는 정답(GT)과의 텍스트 유사도에 주로 의존하므로 지문 관련성, 답변 가능성, 가독성을 직접 평가하는 데 한계가 있었습니다. 본 특허는 GT 없이 생성 QA 자체의 생성확률을 분석하는 참조 없는 평가 방식으로, 질문·답변의 연결성과 교육용 데이터로서의 적절성을 함께 평가하는 점이 차별점입니다.

• 활용 범위

기술·연구 측면에서는 교육용 독해·문해력 콘텐츠, 아동 스토리북 기반 QA 데이터, 지문 기반 질의응답 학습 시스템, 자연어 생성 품질평가 분야에 활용 가능하며, 도메인별 QAG 모델의 데이터 선별·검수에도 적용할 수 있습니다. 사업 측면에서는 에듀테크 학습 콘텐츠, AI 튜터, 교육 데이터 구축 플랫폼, 고객상담·업무지원용 도메인 특화 LLM의 학습 데이터 품질관리로 확장할 수 있습니다.