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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
전민규 (국민대학교 비즈니스IT전문대학원 석사과정) 김남규 (국민대학교)
저널정보
한국스마트미디어학회 스마트미디어저널 스마트미디어저널 제12권 제5호
발행연도
2023.6
수록면
17 - 27 (11page)
DOI
https://dx.doi.org/10.30693/SMJ.2023.12.5.17

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

텍스트 요약 품질 향상을 위한 의미적 사전학습 방법론
전민규 ,  김남규 스마트미디어저널 2023.06 학술저널

2022

문서 요약 품질 향상을 위한 의미 기반 추가 사전학습 방법론
전민규 ,  김남규 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2022.11 학술대회자료

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최근 사용자에게 의미있는 정보만을 자동으로 간추리는 텍스트 자동 요약이 꾸준히 연구되고 있으며, 특히 인공신경망 모델인 트랜스포머를 활용한 텍스트 요약 연구가 주로 수행되고 있다. 다양한 연구 중 특히 문장 단위 마스킹을 통해 모델을 학습시키는 GSG 방식이 가장 주목을 받고 있지만, 전통적인 GSG는 문장의 의미가 아닌 토큰의 중복 정도에 기반을 두어 마스킹 대상 문장을 선정한다는 한계를 갖는다. 따라서 본 연구에서는 텍스트 요약의 품질을 향상시키기 위해, 문장의 의미를 고려하여 GSG의 마스킹 대상 문장을 선정하는 SbGSG(Semantic-based GSG) 방법론을 제안한다. 뉴스기사 370,000건과 요약문 및 레포트 21,600건을 사용하여 실험을 수행한 결과, ROUGE와 BERT Score 측면에서 제안 방법론인 SbGSG가 전통적인 GSG에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
#딥러닝 #추상 요약 #트랜스포머 #사전학습 언어 모델 #GSG #Deep Learning #Abstract Summary #Transformer #Pre-trained Language Model #GSG

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