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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이종원 (한국과학기술정보연구원) 박성준 (배재대학교) 김한중 (배재대학교) 정회경 (배재대학교)
저널정보
한국지식정보기술학회 한국지식정보기술학회 논문지 한국지식정보기술학회 논문지 제18권 제2호
발행연도
2023.4
수록면
389 - 398 (10page)

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인터넷을 통해 대규모 데이터가 유통되면서 인터넷 이용자들은 자신에게 필요한 데이터를 찾기 어려워졌다. 또한, 데이터의 형태가 텍스트인 경우 텍스트를 압축 및 요약하는 작업이 요구되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 한국어 텍스트에 대해서 학습한 Transformer Encoder-Decoder 기반의 KoBART(Korean Bidirectional and Auto-Regressive Transformers) 모델을 활용하여 한국어로 구성된 텍스트를 압축 및 요약하기에 효율적인 시스템을 구축하였다. 본 시스템은 추출요약을 수행하는 전처리기와 생성요약을 수행하는 KoBART 모델로 구성하였다. 전처리기는 한국어의 언어학적 특징을 고려하여 특정 문구가 출현하였을 경우 해당 문장을 중심으로 추출요약을 수행하고 KoBART 모델은 전처리기가 처리하지 않은 텍스트들에 대해서 생성요약을 수행한다. 제안하는 시스템은 한국어로 구성된 텍스트를 압축 및 요약하기 위하여 한국어의 언어학적 특징을 고려한 전처리기와 사전학습 언어모델인 KoBART 모델을 활용하였으며 일반적인 추출요약 모델과 생성요약 모델에 비해 우수한 성능을 보였다. 이는 특정 국가의 언어가 가지는 특징을 보다 상세하게 분석하고 활용하는 방안이 우수한 성능의 사전학습 언어모델만을 활용하는 것보다 좋은 결과를 기대할 수 있다는 점을 시사한다. 본 논문이 언어학적 특징과 우수한 성능의 사전학습 언어모델의 시너지를 전파하는데 선도하는 연구가 될 수 있을 것으로 기대된다.
#Pre-learning language model #Abstractive summary #Linguistic features #Extractive summary #Text compression and summary #KoBART

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