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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 2,723 - 2,726 (4page)
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The rise of pre-trained language models has led to significant progress in abstractive summarization techniques. Alongside this, numerous new methods have emerged for assessing the factual accuracy of these summaries. However, existing evaluation methods have notable limitations, particularly in terms of refinement and clarity of interpretation. In this study, we introduce a highly effective and easily understandable approach for detecting factual inconsistencies in abstractive summarization systems. Our method is based on breaking down information into fine-grained atomic facts, which enables a more detailed comprehension and interpretation of inconsistencies within the summary. Experimental findings indicate that our proposed system for checking factual consistency outperforms current approaches by a significant margin.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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