자가 주의 메커니즘을 활용한 sequence-to-sequence 기반 문서 생성 요약

Q: 이 논문에서 정의한 문서 요약이란 무엇인가?

문서 요약은 주어진 문서에서 가장 중요한 정보들을 포함하면서 그 길이나 정보의 복잡도를 줄이는 작업이다. 이는 크게 추출 방법과 생성 방법으로 나뉘며, 본 논문에서는 새로운 단어와 표현을 사용하여 요약문을 작성하는 생성 방법을 채택한다.

Q: 자가 주의 메커니즘이 문서 요약 성능에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, LSTM 기반의 순환 신경망 구조를 가지는 sequence-to-sequence 모델에서 자가 주의 메커니즘을 활용하면 장거리 종속성 학습 문제를 보완하여 문서 요약 성능이 향상되는 것을 확인하였다. 이는 특히 입력 시퀀스의 길이가 긴 문서 요약 분야에서 효과적이다.

권홍석; 신재훈; 이원기; 이종혁

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 권홍석 (포항공과대학교) 신재훈 (포항공과대학교) 이원기 (포항공과대학교) 이종혁 (포항공과대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2018 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2018.6

수록면: 592 - 594 (3page)

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문서 요약은 입력 문서의 핵심내용만을 포함하는 짧은 문서를 생성하는 과정이다. 본 논문에서는 입력 열의 길이가 긴 특징을 가지는 문서 요약 분야에서 sequence-to-sequence 모델이 가지는 ... 전체 초록 보기

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-569-003150095

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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
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	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
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