ScisummNet: 과학 논문 요약을 위한 대규모 주석부착 코퍼스 및 인용 네트워크 기반 내용-영향 모델

과학 논문 요약은 도전적이다: 대규모 주석이 달린 말뭉치가 없으며, 요약은 이상적으로 연구 커뮤니티에 미친 영향을 포함해야 한다. 본 논문은 이 두 가지 도전 과제에 대한 혁신적인 해결책을 제시한다. 우리는 1) 더 빠른 주석 달기를 가능하게 함으로써 컴퓨터 언어학 분야의 과학 논문을 위한 첫 번째 대규모 수작업 주석이 달린 말뭉치를 개발하고 공개하며, 2) 저자의 원래 하이라이트(요약문)와 커뮤니티에 미친 실제 영향(인용)을 통합하여 포괄적이고 혼합된 요약을 생성하는 방법을 제안한다. 우리는 실험을 통해 우리의 말뭉치가 데이터 기반 모델의 과학 논문 요약 훈련에서 효과적이며, 우리의 혼합 요약이 요약문과 전통적인 인용 기반 요약보다 우수함을 입증한다. 우리의 대규모 주석이 달린 말뭉치와 혼합 방법론은 과학 논문 요약 연구에 새로운 프레임워크를 제공한다.