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저자정보
송의석 (국민대학교) 김무성 (국민대학교) 이유린 (국민대학교) 안현철 (국민대학교) 김남규 (국민대학교)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2021년 한국컴퓨터정보학회 하계학술대회 논문집 제29권 제2호
발행연도
2021.7
수록면
395 - 398 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2022

사전학습 언어 모델을 활용한 딥러닝 기반 텍스트 요약 방법론
송의석 비즈니스IT 2022.01 학위논문

2021

사전학습 언어 모델을 활용한 트랜스포머 기반 텍스트 요약
송의석 ,  김남규 경영과 정보연구 2021.12 학술저널
사전학습 언어 모델을 활용한 트랜스포머 기반 텍스트 요약
송의석 ,  김무성 ,  이유린 외 2명 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2021.07 학술대회자료

초록· 키워드

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최근 방대한 양의 텍스트 정보가 인터넷에 유통되면서 정보의 핵심 내용을 파악하기가 더욱 어려워졌으며, 이로 인해 자동으로 텍스트를 요약하려는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 텍스트 자동 요약을 위한 다양한 기법 중 특히 트랜스포머(Transformer) 기반의 모델은 추상 요약(Abstractive Summarization) 과제에서 매우 우수한 성능을 보이며, 해당 분야의 SOTA(State of the Art)를 달성하고 있다. 하지만 트랜스포머 모델은 매우 많은 수의 매개변수들(Parameters)로 구성되어 있어서, 충분한 양의 데이터가 확보되지 않으면 이들 매개변수에 대한 충분한 학습이 이루어지지 않아서 양질의 요약문을 생성하기 어렵다는 한계를 갖는다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구는 소량의 데이터가 주어진 환경에서도 양질의 요약문을 생성할 수 있는 문서 요약 방법론을 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 한국어 사전학습 언어 모델인 KoBERT의 임베딩 행렬을 트랜스포머 모델에 적용하는 방식으로 문서 요약을 수행하며, 제안 방법론의 우수성은 Dacon 한국어 문서 생성 요약 데이터셋에 대한 실험을 통해 ROUGE 지표를 기준으로 평가하였다.
#딥러닝(Deep Learning) #트랜스포머(Transformer) #추상 요약(Abstractive Summarization) #사전 학습 언어 모델(Pre-trained Language Model)

목차

요약
I. Introduction
II. Preliminaries
III. The Proposed Scheme and Experiments
IV. Conclusions
REFERENCES

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