간격을 주목하라! 추상적 대화 요약을 위한 보편적 지식 주입

본 논문에서는 대화 참가자 간에 공유되는 일반 지식(commonsense knowledge)의 고유한 특성을 활용하여 대화 요약 시 발생하는 어려움을 해결하고자 한다. 우리는 일반 지식 추론을 추가적인 맥락으로 활용하는 SICK라는 프레임워크를 제안한다. 기존의 연구가 입력된 대화만에 의존하는 것과 달리, SICK는 외부 지식 모델을 사용하여 풍부한 일반 지식 추론을 생성하고, 유사도 기반 선택 방법을 통해 가장 가능성이 높은 추론을 선별한다. SICK를 기반으로 개발된 SICK++는 일반 지식을 감독 신호로 활용하며, 다중 작업 학습(multi-task learning) 환경에서 대화 요약 과정에 일반 지식 추론 생성 작업을 추가한다. 실험 결과, 주입된 일반 지식을 통해 제안하는 프레임워크는 기존 방법보다 더 정보량이 풍부하고 일관성 있는 요약을 생성함을 확인할 수 있었다.