초록
단일 문서 요약은 문서의 주요 정보 내용을 보존하면서 더 짧은 버전을 생성하는 작업입니다. 본 논문에서는 추출적 요약을 문장 순위 결정 작업으로 개념화하고, 강화 학습 목표를 통해 ROUGE 평가 지표를 전역적으로 최적화하는 새로운 훈련 알고리즘을 제안합니다. 우리는 이 알고리즘을 사용하여 CNN 및 DailyMail 데이터셋에서 신경망 요약 모델을 훈련시키고, 실험적으로 이를 자동 평가와 인간 평가에서 기존의 최신 추출적 및 추상적 시스템보다 우수한 성능을 보임을 입증하였습니다.