생성 요약 향상을 위한 가중치 문맥 벡터 기반 BART 모델

조성국; 온병원

doi:10.14801/jkiit.2021.19.10.19

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자료유형: 학술저널

저자정보: 조성국 (군산대학교) 온병원 (군산대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제19권 제10호(JKIIT, Vol.19, No.10)

발행연도: 2021.10

수록면: 19 - 27 (9page)

DOI: 10.14801/jkiit.2021.19.10.19

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문맥 벡터 군집화를 통한 BART 모델의 생성 요약 향상 방안

조성국 , 온병원 Proceedings of KIIT Conference 2021.11 학술대회자료

생성 요약 향상을 위한 가중치 문맥 벡터 기반 BART 모델

조성국 , 온병원 한국정보기술학회논문지 2021.10 학술저널

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생성 요약은 원본 텍스트의 중요한 정보만을 포함한 짧은 텍스트이다. 본 논문의 제안 방안은 먼저 주어진 원본 텍스트의 문장들을 추출기를 통해 중요한 문장과 그렇지않은 문장으로 분류한다. 그런 다음, BART의 파인 튜닝 과정에서 중요한 문장에 해당하는 인코더 문맥 벡터의 크기를 조절한다. 그렇게 함으로써, 중요한 문장과 그렇지 않은 문장이라는 두 그룹 사이의 마진을 늘려 클러스터링 효과를 줄 수 있다. 결과적으로 제안 방안인 수정된 BART 모델은 이와 같은 방식으로 클러스터링 패턴을 학습하여 기존의 파인 튜닝 방식보다 높은 성능을 보여줄 수 있다. 실험 결과, 제안 방안으로 파인 튜닝한 BART가 ROUGES score에서 최대 3%, BERT score에서 0.2% 향상된 성능을 보인다.

#abstractive summarization #sequence-to-sequence #pre-trained model #weighted context vector

참고문헌 (8)

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https://towardsdatascience.com/deep-learning-models–for-automatic-summarization-4c2b89f2a9ea

Alexander M. Rush / 2015 / A neural attention model for abstractive sentence summarization / EMNLP, The Association for Computational Linguistics :379~389

Jacob Devlin / 2019 / BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding / NAACL :4171~4186

A. Radford / 2018 / Improving Language Understanding by Generative Pre-Training

Y. Liu / 2019 / Text Summarization with Pretrained Encoders / EMNLP/IJCNLP :3728~3738

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