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한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제15권 제6호
발행연도
2019.1
수록면
1,378 - 1,391 (14page)

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In recent years, automatic document summarization has been widely studied in the field of natural languageprocessing thanks to the remarkable developments made using deep learning models. To decode a word,existing models for abstractive summarization usually represent the context of a document using the weightedhidden states of each input word when they decode it. Because the weights change at each decoding step, theseweights reflect only the local context of a document. Therefore, it is difficult to generate a summary that reflectsthe overall context of a document. To solve this problem, we introduce the notion of a general context andpropose a model for summarization based on it. The general context reflects overall context of the documentthat is independent of each decoding step. Experimental results using the CNN/Daily Mail dataset show thatthe proposed model outperforms existing models.

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