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추가 정보를 고려한 상품 리뷰 요약 기법
http://doi.org/10.5626/JOK.2020.47.2.180
문서 요약은 주어진 문서로부터 특정 사용자나 작업에 적합한 형태로 축약한 문서를 생성하는 것을 의미한다. 인터넷 사용이 증가함에 따라, 텍스트를 포함한 다양한 데이터들이 폭발적으로 증가하고 있고, 문서 요약 기술이 지니는 가치는 증대되고 있다. 최신 딥러닝 기반 모델들이 좋은 요약 성능을 보이지만, 학습 데이터들의 양과 질에 따라 성능이 좌우되는 문제점이 있다. 예를 들어, 온라인 쇼핑몰의 상품리뷰 데이터의 경우, 오탈자와 비문법적인 텍스트 특징 때문에 기존 모델로 좋은 요약을 생성하기 힘들다. 이러한 문제를 해결하려고 온라인 쇼핑몰과 포탈 서비스가 많은 노력을 하고 있다. 따라서 본 연구에서는 리뷰 학습 데이터의 양과 질이 열악하더라도 적절한 문서 요약을 생성하기 위해, 주어진 상품 리뷰의 추가 정보를 이용해서 상품 리뷰 요약을 생성하는 모델을 제안한다. 더불어, 실험을 통해 제안한 기법의 문서 요약이 기존 기법보다 요약의 관련성과 가독성 측면에서 향상되었음을 보였다.
동적 메모리 네트워크의 시간 표현과 데이터 확장을 통한 질의응답 최적화
질의응답 문제를 인공지능 모델을 통해 해결하는 연구는 메모리 네트워크의 등장으로 인해 방법론의 변화를 맞이하고 있으며, 그 중 동적 메모리 네트워크(DMN)는 인간 기억 체계에 착안하여 신경망 기반의 주의 기제를 적용하면서, 질의응답에서 일어나는 각 인지 과정들을 모듈화 했다는 특징들을 갖는다. 본 연구에서는 부족한 학습 데이터를 확장 시키고, DMN이 내포하고 있는 시간 인식의 한계를 개선해 정답률을 높이고자 한다. 실험 결과, 개선된 DMN은 1K-bAbI 문제의 테스트 데이터에서 89.21%의 정답률과, 95%를 질의응답 통과의 기준의 정답률으로 가정할 때 12개의 과제를 통과하는 성능을 보여 정확도 면에서 기존의 DMN에 비해 13.5%p 만큼 더 높고, 4개의 과제를 추가로 통과하는 성능 향상을 보여주었다. 또한 뒤이은 실험을 통해, 데이터 내에서 비슷한 의미 구조를 가지는 단어들은 벡터 공간상에서 강한 군집을 이룬다는 점과, 일화 기억 모듈 통과 횟수와 근거 사실 수의 성능에 큰 영향을 미치는 직접적인 연관성을 발견하였다.
