ETRI Knowledge Sharing Platform : 트랜스포머 기반 한국어 텍스트 요약 모델의 순차적 문맥 학습 영향성 분석

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Journal Article 트랜스포머 기반 한국어 텍스트 요약 모델의 순차적 문맥 학습 영향성 분석

Cited - time in scopus

Abstract: 텍스트 요약 기술은 전체 텍스트 내용이 가지는 의미를 유지하면서도 텍스트의 길이를 줄여, 정보 과적재 문제를 해결하고 독자의 빠른 정보 소비를 돕는다. 이를 위해 트랜스포머 기반의 영어 텍스트 요약 모델에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근에는 RNN 기반의 인코더를 추가하여 고정된 어순을 갖는 영어의 특성을 반영한 추상 텍스트 요약 모델이 제안되기도 했다. 본 논문은 영어보다 자유로운 어순을 갖는 한국어에 대해 RNN 기반의 인코더를 이용하여, 텍스트 추상 요약 모델에 순차적 문맥 학습이 어떠한 영향을 미치는지 연구하였다. 직접 수집한 한국어 기사에 대해 트랜스포머 기반 모델과 기존 트랜스포머에 RNN 기반 인코더를 추가한 모델을 학습하여 제목 생성 및 기사 내용 요약 성능을 분석하였다. 실험 결과, RNN 기반의 인코더를 추가한 모델이 더 높은 성능을 보였으며, 한국어 텍스트의 추상요약 수행 시, 순차적인 문맥 학습이 필요함을 확인하였다.

218 Gajeong-ro, Yuseong-gu, Daejeon, 34129, KOREA, Contact: sh.kim@etri.re.kr

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