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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제31권 제2호
- 발행연도
- 2025.02
- 수록면
- 91 - 97 (7page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2025.31.2.91
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텍스트 요약 과제에서 LLM(Large Language Model)을 활용할 때, 원본 문서와 요약문 사이에 사실적으로 불일치하는 환각(Hallucination) 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 환각 수준을 조절할 수 있는 부정적 요약문을 생성하는 새로운 데이터 증강 기법과 이를 위한 언어 모델의 미세 조정 방법을 제안한다. 1만개 문서와 정답 요약문에서 세 가지로 환각 수준을 세분화한 부정적 요약문을 생성하여 총 4만개의 요약문으로 데이터를 증강한 후, 모델이 환각과 사실을 더 효과적으로 구분할 수 있도록 학습시킨다. CNNDM 데이터셋을 활용한 실험 결과, 정량화된 환각 수준을 포함한 부정적 데이터를 사용한 이 접근 방식은 생성된 요약문의 성능을 ROUGE 지표 기준 평균 7.3% 향상시키고, G-Eval 지표 기준 평균 6.3% 향상시켜 증강 데이터를 사용하지 않은 모델보다 뛰어난 성능을 보인다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 방법론 및 실험 설정
3. 실험 결과 및 분석
4. 결론
5. 한계 및 향후 연구 방향
References
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