문법 교정을 활용한 한국어 대화 요약 시스템

문법 교정은 한국어로 선학습된 트랜스포머 인코더-디코더 구조의 생성 모델을 활용하여, 교정 전 원문장을 입력했을 때 교정된 새로운 문장을 출력하는 간단한 sequence-to-sequence 형태의 과정이다. 이는 대화체 데이터의 1차 정제를 목적으로 한다.

연구 결과, 문법 교정을 통한 대화 데이터의 정제는 요약 정확도에 소폭의 성능 상승을 가져온다. 특히 데이터 양이 적은 경우 성능 상승 폭이 더 크게 나타나며, 문법 교정 정도가 높을수록 요약 성능이 향상되는 양상을 보인다.

학술대회자료

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2022 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

오류 신고하기

피인용 0

검색

초록·키워드

최근 메신저의 활용이 증가하며, 대화체 문장 집합에 대한 요약기의 필요성이 높아졌다. 이러한 대화체 의 경우 문장의 정제가 되어있지 않아, 요약에 있어 같은 의미를 가진 단어에 대해 더 많은 표현 방식에 대해 대응 ... 전체 초록 보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2022-569-001547522

구분	그룹	데이터 항목
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
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드