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특히 AI 언어모형은 인터넷 포탈 사이트에서 물가 관련 키워드로 검색해 조회되는 지난 20여년간 총 188만 뉴스기사의 6406만개 문장 중 임의로 추출한 5000개 뉴스기사 문장을 대상으로 각 문장의 현재와 미래 인플레이션 어조를 상승, 중립, 하락으로 분류한다. 이 모형을 활용해 뉴스기사 '인플레이션 어조 지수'를 분석하는 방식이다.
인플레이션 어조지수는 소비자물가 변동과 관련해 고유한 정보를 가지는 것으로 나타났다. 또 인플레이션 전망모형의 예측변수로 어조지수를 적용해본 결과, 전반적으로 벤치마크 모형보다 높은 전망성과를 보였다.
한은 측은 "AI 언어모형을 통해 텍스트 데이터를 다양한 경제분석에 활용하고, 내부적으로도 문서 요약, 분류 등 업무 생산성 제고에 활용할 계획"이라며 "자체적으로 경제·금융 분야에 특화된 인공지능 언어모형을 개발해 텍스트 분석의 정확도를 보다 개선할 계획이며, 동 모형의 성능이 검증되면 행외 일반연구자도 활용할 수 있도록 공개하는 방안을 검토할 예정"이라고 밝혔다.
