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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.48 No.10
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 1,097 - 1,104 (8page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2021.48.10.1097
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텍스트 요약 기술은 전체 텍스트 내용이 가지는 의미를 유지하면서도 텍스트의 길이를 줄여, 정보 과적재 문제를 해결하고 독자의 빠른 정보 소비를 돕는다. 이를 위해 트랜스포머 기반의 영어 텍스트 요약 모델에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근에는 RNN 기반의 인코더를 추가하여 고정된 어순을 갖는 영어의 특성을 반영한 추상 텍스트 요약 모델이 제안되기도 했다. 본 논문은 영어보다 자유로운 어순을 갖는 한국어에 대해 RNN 기반의 인코더를 이용하여, 텍스트 추상 요약 모델에 순차적 문맥 학습이 어떠한 영향을 미치는지 연구하였다. 직접 수집한 한국어 기사에 대해 트랜스포머 기반 모델과 기존 트랜스포머에 RNN 기반 인코더를 추가한 모델을 학습하여 제목 생성 및 기사 내용 요약 성능을 분석하였다. 실험 결과, RNN 기반의 인코더를 추가한 모델이 더 높은 성능을 보였으며, 한국어 텍스트의 추상 요약 수행 시, 순차적인 문맥 학습이 필요함을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 트랜스포머 기반 텍스트 요약 모델 분석
3. 실험 및 성능 평가
4. 결론
References
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
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R. Mihalcea and P. Tarau, "Textrank: bringing order into text," Proc. of the 2004 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pp. 404-411, 2004.
A. M. Rush, S. Chopra, and J. Weston, "A neural attention model for sentence summarization," Proc. of the 2015 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pp. 379-289, 2015.
Y. Hayashi and H. Yanagimoto, Headline generation with recurrent neural network. In: Matsuo, T., Mine, T., Hirokawa, S. (eds.) New Trends in Eservice and Smart Computing, SCI, Vol. 742, pp. 81- 96. Springer, Cham, 2018.
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