Query-based Abstractive Summarization Model Using Sentence Ranking Scores and Graph Techniques

Q: 이 논문에서 정의한 질의 기반 생성 요약이란 무엇인가?

문서와 질의문이 입력으로 주어졌을 때, 질의문과 관련된 내용을 문서에서 찾아 모델이 원문의 내용을 잘 반영할 수 있는 새로운 문장을 생성하여 요약하는 방법이다.

Q: 질의 기반 생성 요약의 성능과 일관성을 높이는 핵심 요인은 무엇인가?

연구 결과, 질의문과 관련된 문장에 가중치를 부여하는 문장 랭킹 스코어와 문서 전체의 관계를 파악하는 문장 단위 문맥 그래프를 적용함으로써 요약 성능과 문장의 일관성을 동시에 향상시킬 수 있다.

김기환; 고영중

doi:10.5626/JOK.2020.47.12.1172

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김기환 (성균관대학교) 고영중 (성균관대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.47 No.12

발행연도: 2020.12

수록면: 1,172 - 1,180 (9page)

DOI: 10.5626/JOK.2020.47.12.1172

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기본적인 생성 요약 모델은 문서 내 모든 중요 내용을 포함하는 짧은 요약문을 생성하는 것을 목표로 한다. 반면, 질의(Query) 기반 생성 요약 모델의 경우 문서 내에서 질의와 관련된 정보를 요약해야 한다. 기존의 질의 기반 요약 모델은 문서 내 단어들과 질의문 간의 어텐션(Attention) 메커니즘을 통해 단어의 가중치를 계산하고 이를 기반으로 문장의 중요도를 계산한다. 이러한 방식은 문서의 전체적인 문맥정보를 반영하기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 문장 랭킹 스코어와 문장 단위 그래프 구조를 만들어 문장의 중요도뿐만 아니라 문맥 정보를 반영하여 생성 요약의 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 생성 요약 기법을 제안한다. 실험으로 살펴본 최종 제안 모델의 성능은 같은 데이터를 사용하는 선행 모델 대비 ROUGE-1 1.44%p, ROUGE-L 0.52%p의 향상된 성능을 보인다.

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