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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제26권 제11호
- 발행연도
- 2020.11
- 수록면
- 513 - 518 (6page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2020.26.11.513
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문장 축약은 자연어 문장에서 불필요한 정보를 삭제하고 필요한 정보만을 남겨 원본 문장보다 짧고 간략하게 만드는 것이다. 최근 문장 축약 분야에서 심층 신경망을 이용한 연구들이 활발하게 수행되고 있다. 하지만 학습을 위한 한국어 축약 데이터는 부족하다. 본 논문에서는 심층 신경망을 이용한 문장축약의 부족한 데이터를 극복하기 위해 준-지도 학습 방식을 채택하여 문장 축약을 수행한다. 학습을 위해 대량의 웹 상의 뉴스로부터 데이터를 자동 구축하고, 사람이 직접 구축한 고품질의 데이터로 모델을 파인-튜닝 한다. 학습된 모델은 원본 문장으로부터 요소를 삭제 결정하는 이진 시퀀스를 출력하여 문장을 축약한다. 모델을 통해 만들어진 축약 문장에 대한 평가를 위해서 정량적, 정성적 평가를 수행한 결과, 준-지도 방식을 통해 학습한 모델이 사람이 직접 구축한 소량의 데이터로 학습시킨 모델보다 더 좋은 성능을 보여주었다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법
4. 실험
5. 결론
References
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
K. Filippova, and Y. Altun, Overcoming the lack of parallel data in sentence compression, Proc. of Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pp. 1481-1491, 2013.
K. Filippova, E. Alfonseca, C. A. Colmenares, L. Kaiser, and O. Vinyals, Sentence Compression by Deletion with LSTMs, Proc. of Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pp. 360-368, 2015.
K. Cho, B. V. Merrienboer, C. Gulcehre, D. Bahdanau, F. Bougares, H. Schwenk, and Y. Bengio, Learning phrase representations using RNN encoder-decoder for statistical machine translation, Proc. of Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pp. 1724-1734, 2013.
J. Devlin, M. W. Chang, K. Lee, and K. Toutanova, BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding, Proc. of Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistic, pp. 4171- 4186, Jun. 2019.
N. Yu, J. Zhang, and Z. Zhu, An Operation Network for Abstractive Sentence Compression, Proc. of the 27th International Conference on Computational Linguistics, pp. 1065-1076, Aug, 2018.
K. Filippova, E. Alfonseca, C. A. Colmenares, L. Kaiser, and O. Vinyals, Sentence Compression by Deletion with LSTMs, Proc. of Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pp. 360-368, 2015.
K. Cho, B. V. Merrienboer, C. Gulcehre, D. Bahdanau, F. Bougares, H. Schwenk, and Y. Bengio, Learning phrase representations using RNN encoder-decoder for statistical machine translation, Proc. of Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pp. 1724-1734, 2013.
J. Devlin, M. W. Chang, K. Lee, and K. Toutanova, BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding, Proc. of Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistic, pp. 4171- 4186, Jun. 2019.
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