초록
본 논문은 RNN 기반 인코더-디코더 모델에서 자주 관찰되는 중복 반복 생성의 감소 문제를 다룹니다. 우리의 기본 아이디어는 각 타겟 어휘의 상위 경계 빈도를 인코더에서 공동으로 추정하고, 이 추정을 바탕으로 디코더에서 출력 단어를 제어하는 것입니다. 본 방법은 강력한 RNN 기반 인코더-디코더 베이스라인과 비교하여 유의미한 개선을 보였으며, 추상적 요약 벤치마크에서 최고의 성능을 달성했습니다.
본 논문은 RNN 기반 인코더-디코더 모델에서 자주 관찰되는 중복 반복 생성의 감소 문제를 다룹니다. 우리의 기본 아이디어는 각 타겟 어휘의 상위 경계 빈도를 인코더에서 공동으로 추정하고, 이 추정을 바탕으로 디코더에서 출력 단어를 제어하는 것입니다. 본 방법은 강력한 RNN 기반 인코더-디코더 베이스라인과 비교하여 유의미한 개선을 보였으며, 추상적 요약 벤치마크에서 최고의 성능을 달성했습니다.