초록
우리는 문서의 추출 요약을 위한 순환 신경망(RNN) 기반 시퀀스 모델인 SummaRuNNer를 제시하며, 이 모델이 최신 기술보다 우수하거나 유사한 성능을 보임을 입증합니다. 우리의 모델은 정보량, 주요성, 신선도 등의 추상적 특징으로 예측 결과를 분해하여 시각화할 수 있어 매우 해석하기 쉬운 추가적인 장점을 가지고 있습니다. 또한, 우리의 연구에서 새로운 기여점은 추출 모델의 추상적 훈련으로, 인간이 생성한 참조 요약문만으로 훈련할 수 있으며 문장 단위의 추출 라벨이 필요하지 않습니다.