텍스트 요약을 위한 어텐션 기반 BART 모델 미세조정

안영필; 박현준

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 안영필 (충북대) 박현준 (청주대)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제26권 제12호

발행연도: 2022.12

수록면: 1,769 - 1,776 (8page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

긴 문장으로 이루어진 글을 자동으로 요약하는 것은 중요한 기술이다. BART 모델은 이러한 요약 문제에서 좋은 성능을 보여주고 널리 사용되고 있는 모델 중 하나이다. 일반적으로 특정 도메인의 요약 모델을 생성하기 위해서는 큰 데이터세트를 학습한 언어 모델을 그 도메인에 맞게 다시 학습하는 미세조정 작업을 수행한다. 이러한 미세조정은 일반적으로 마지막 전 연결 계층의 노드 수를 변경하는 방식으로 진행된다. 하지만 본 논문에서는 최근 다양한 모델에 적용되어 좋은 성능을 보여주고 있는 어텐션 계층을 추가하는 방법으로 미세조정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 미세조정 과정에서 층을 더 깊게 쌓기, 스킵 연결 없는 미세조정 등 다양한 실험을 진행하였다. BART 언어 모델에 스킵 연결을 가진 2개의 어텐션 계층을 추가하였을 때 가장 좋은 성능을 보였다.

#어텐션 #바트 #미세조정 #요약 #Attention #BART #Fine-tuning #Summarization

참고문헌 (42)

참고문헌 신청

M. Lewis, Y. Liu, N. Goyal, M. Ghazvininejad, A. Mohamed, O. Levy, V. Stoyanov, and L. Zettlemoyer, "Bart: Denoising Sequence-to-Sequence Pre-training for Natural Language Generation, Translation, and Comprehension," arXiv:1910.13461, 2019. H. Zhuge, Multi-dimensional summarization in cyberphysical society, MA: Morgan Kaufmann, 2016.

J. Zhang, Y. Zhao, M. Saleh, and P. Liu, "PEGASUS: Pre-training with Extracted Gap-sentences for Abstractive Summarization," in Proceeding of International Conference on Machine Learning, Online, pp. 11328-11339, 2020.

J. Delvin, M. Chang, K. Lee, and K. Toutanova, "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding," in Proceeding of NAACL-HLT, Minneaplis: MN, USA, pp. 4171-4186, 2019.

A. Radford, K. Narasimhan, T. Salimans and I. Sutskever. (2018). Improving language understanding by generative pre-training [Internet]. Available: https://www.cs.ubc.ca/~ amuham01/LING530/papers/radford2018improving.pdf.

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

Young-Pill Ahn

소속기관 충북대학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

논문수 3 이용수 308

박현준

소속기관 서울대학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학 TOP 5% 공학 > 건축공학 > 토목공학

논문수 68 이용수 5,092

이 논문과 함께 이용한 논문

주요 국가별 제조분야 기업들의 국외 / 국내 직접배출량 비율 분석을 통해 살펴본 탄소누출 시사점

장원미 , 정수종 , 장동영 외 2명 한국기후변화학회지 2024 .10

Polyvinylidene chloride-resin 전구체와 ZnO 활성화제 비율 제어를 통한 슈퍼커패시터용 활성탄 전극 특성 최적화 연구

전상은 한국표면공학회지 2024 .10

BART 기반 텍스트 요약을 활용한 전자상거래 추천 시스템 성능 향상

이채영 , 박선우 , 김려 외 3명 인터넷전자상거래연구 2024 .08

AI 기반 해안경계시스템 개발

권준홍 , 윤종준 , 정재욱 외 1명 한국국방경영분석학회지 2022 .12

KorPatBART: 특허 문서 텍스트 생성을 위한 한국어 특허 도메인 사전학습 BART 모델

김나연 , 김지안 , 유장현 외 2명 한국정보과학회 학술발표논문집 2023 .12

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2023-004-000295874

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (42)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)