초록
본 논문에서는 긴 문서에 대해 전반적인 문서의 글로벌 컨텍스트와 현재 주제 내부의 로컬 컨텍스트를 동시에 고려하는 새로운 신경망 기반 단일 문서 추출 요약 모델을 제안한다. 제안한 모델은 과학 논문 데이터셋인 Pubmed와 arXiv 두 개의 데이터셋에서 평가되었으며, 기존의 추출형 및 생성형 모델들을 모두 상회하는 성능을 ROUGE-1, ROUGE-2 및 METEOR 점수에서 보였다. 또한, 본 연구의 목적과 일치하게, 문서의 길이가 길어질수록 제안한 방법의 효과가 더욱 두드러짐을 확인하였다. 놀랍게도, 제거 실험(ablation study) 결과, 모델의 성능 향상 요인이 가장 긴 문서에서도 오히려 로컬 컨텍스트를 모델링하는 데서 비롯된 것으로 나타났다.