요약형 요약을 위한 공동 구문 분석 및 생성

개괄적 요약 시스템이 생성하는 문장은 국부적으로 유창할지라도 문법적으로 잘못되었거나 원문의 의미를 제대로 유지하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 추상화 과정을 수행하면서 문장을 생성하는 동시에 그 문장의 구문적 의존 관계(parse)를 함께 생성함으로써 이 문제를 해결하고자 한다. 요약문에 잘못된 관계를 도입할 수 있는 단어 생성 행동은 억제되어야 한다. 따라서 제안된 방법은 문법적으로 올바른 문장을 생성하고 원문의 의미에 충실한 요약을 유도하는 데 기대가 된다. 본 연구의 기여는 두 가지이다. 첫째, 순차적 디코더와 트리 기반 디코더를 동기화된 방식으로 결합한 새로운 신경망 아키텍처를 제안하여 요약 문장과 그 문장의 구문적 의존 관계를 동시에 생성한다. 둘째, 요약문이 원문의 의미를 어느 정도 유지하고 있는지를 평가하기 위한 새로운 인간 평가 프로토콜을 제시한다. 제안한 방법은 여러 요약 데이터셋에서 평가되었으며, 강력한 기준 모델들과 비교하여 경쟁력 있는 성능을 보였다.