약 4-5개월동안 사이드로 진행했던 혐오 댓글 프로젝트^[1]가 성공적으로 마무리되었다. 같은 문제의식을 가진 사람들과 시작해서 각자 하고싶었던 내용을 조율하고, 혐오 댓글이 무엇인가에 대해 깊게 고민해보는 과정들이 쉽진 않았지만 의미있는 활동이라는 생각이 들었다. 또한, 사이드로 진행된 프로젝트임에도 불구하고 원동력이 사라지지 않고 꾸준히 일이 진행되었던 것은 모두 구성원들의 상호보완적인 역량 덕분이 아니었을까 싶다.

사실 이 글을 쓰게 된 계기는 논문에는 쓰지 못했던 데이터에 대한 이야기를 하고 싶어서였다. 주어진 4장에 많은 내용을 담으려다보니 정작 작업하면서 고려했던 세부사항이나 어려웠던 점, 지나고나니 아쉬웠던 부분들에 대해 적진 못했기 때문이다. 아마 데이터셋을 활용하려고 생각하는 사람들에게도 좋은 팁이 되지 않을까?

General Language Understanding Evaluation benchmark, 줄여서 GLUE benchmark 라고 불리는 이 데이터셋은 NLP 분야에서 Language Model 검증을 위해 사용된다. ICLR 2019와 BlackboxNLP workshop 2018에 모두 publish 되었으며, 전자는 설명이 상세하고 후자는 요약되어 있다. 이 글은 가장 최근(2019.2.22)에 업데이트된 arXiv에 있는 논문을 기반으로 작성되었다.