디지털 라이브러리[ 검색결과 ]
거대 언어모델을 활용한 측면 기반 비교 요약
http://doi.org/10.5626/JOK.2025.52.7.579
본 논문은 사용자의 의사 결정을 돕기 위해 두 아이템의 리뷰 셋으로부터 두 아이템을 비교할 수 있는 측면 기반 비교 요약문 생성 방법을 제안한다. 두 아이템의 리뷰가 주어졌을 때, 아이템들이 가진 다양한 측면들을 비교하기 위해 거대 언어모델을 활용하여 각 리뷰에서 주요 측면을 동적으로 생성한다. 각 리뷰에서 추출된 측면으로부터 두 아이템을 비교할 공통된 측면을 도출하기 위해, 두 아이템의 측면 리스트를 병합한다. 리뷰에서 불필요한 정보를 제거하기 위해 아이템 리뷰의 문장들을 가장 유사한 측면으로 분류한 후, 요약 과정을 거쳐 핵심 정보만 남긴다. 다음으로 공통된 측면마다 개별 아이템에 대한 전반적인 내용을 담으면서 동시에 대응하는 아이템과 비교할 수 있도록 거대 언어모델을 활용하여 추상 요약문을 생성한다. 실험에서는 호텔, 전자기기, 가구 도메인에서 사람이 작성한 비교 요약문과 시스템이 생성한 요약을 비교하였으며, 제안한 방법이 기존의 비교 모델보다 우수한 요약 성능을 보였다.
어절 정보를 활용한 비자동회귀 한국어 형태소 분석
http://doi.org/10.5626/JOK.2023.50.8.653
한국어 형태소 분석이란 주어진 문장을 형태소 원형으로 복원하고 품사 태그를 부착하는 태스크이다. 형태소 분석은 다른 자연어 처리 태스크의 전처리 단계로서 활용되기 때문에 빠르고 정확하게 분석되어야 한다. 최근 학습 기반 한국어 형태소 분석기들은 인코더-자동회귀 디코더를 활용하여 순차적으로 형태소 분석 결과들을 생성하여 정확한 결과를 생성하지만 생성 속도가 느리다는 단점이 있다. 본 논문에서는 비자동회귀 한국어 형태소 분석기를 제안한다. 제안한 한국어 형태소 분석기는 인코더-두개의 비자동 회귀 디코더로 구성되어 있으며, 각 디코더가 형태소 및 품사 시퀀스를 각각 생성함과 동시에 디코더-디코더 크로스 어텐션으로 형태소와 품사가 서로 정보를 주고 받아 정확한 결과를 생성하도록 한다. 또한, 어절 정보를 활용하여 형태소 분석 결과 길이를 예측하고 비자동회귀 디코더에 길이를 제공해 형태소 분석 성능을 향상시킨다. 실험 결과, 제안한 방법은 단순 비자동회귀 디코더 기반 형태소 분석기들보다 좋은 결과를 얻었으며, 자동회귀 디코더 기반 분석기보다 비슷한 성능에 최대 14.76배 빠르게 분석함을 보인다.
개체명 사실 판별을 통한 기계 요약의 사실 불일치 해소
http://doi.org/10.5626/JOK.2022.49.3.231
기계 요약의 사실 불일치 문제란 요약 모델이 생성한 요약문이 원문과 사실이 일치하지 않는 문제다. 사실 불일치는 개체명에서 주로 발생하므로 기존 연구들은 요약문의 잘못된 개체명을 교정하여 사실적 불일치를 해결하였다. 하지만, 명시적인 개체명 사실 불일치 판별 없이 모든 개체명을 순차적으로 교정하거나 모두 마스킹하여 교정을 시도하였다. 모든 개체명을 교정하는 연구는 원문과 일치하는 개체명도 교정을 시도하는 문제점과 마스킹되어 사실 정보임에도 불구하고 정보를 손실시키는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 기존 연구들의 단점을 해결하기 위해 개체명 사실 여부를 판별한 뒤 사실 불일치 개체명에 대해서만 교정을 하는 방법을 제안한다. 이를 통해 사실 불일치 개체명이 발생시키는 오류를 방지할 수 있으며, 반대로 사실 일치 개체명에 대한 정보를 최대한 활용할 수 있다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존연구들보다 요약문의 사실 불일치를 잘 해소함을 보였다.
