정영준  이창기  고우영  윤한준

10.5626/JOK.2022.49.1.25

문서 요약 사전학습 복사 메커니즘 커버리지 메커니즘 길이 임베딩

문서 요약은 주어진 문서로부터 중요하고 핵심적인 정보를 포함하는 요약문을 만들어내는 기술로, sequence-to-sequence 모델을 사용한 end-to-end 방식의 생성 요약 모델이 주로 연구되고 있다. 최근에는 대용량 단일 언어 데이터 기반 사전학습 모델을 이용하여 미세조정하는 전이 학습 방법이 자연어 처리 분야에서 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 MASS 모델에 복사 메커니즘 방법을 적용하고, 한국어 언어 생성을 위한 사전학습을 수행한 후, 이를 한국어 문서 요약에 적용하였다. 또한, 요약 모델 개선을 위해 커버리지 메커니즘과 길이 임베딩을 추가로 적용하였다. 실험 결과, MASS 모델에 복사 및 커버리지 메커니즘 방법을 적용한 한국어 문서 요약 모델이 기존 모델들보다 높은 성능을 보였고, 길이 임베딩을 통해 요약문의 길이를 조절할 수 있음을 보였다.