개념 중심 요약 향상을 위한 세그먼트 보강 및 위치 인지 기반 방법 (ACLing2021)

문장 간 관계를 탐지하여 핵심 정보를 도출하는 것은 항상 추상적 요약의 예술적 과정이다. 본 연구에서는 추출기와 추상기의 복합 시스템을 개선한 SEGMENT을 제안한다. 이 시스템에서 추출기는 목표 요약에 포함될 단어와 구문을 식별하고, 추상기는 이러한 특징을 활용하여 자연스럽고 유창한 요약을 생성한다. 추상기의 정보 표현력을 향상시키기 위해 세그먼트 임베딩 레이어를 도입하여 구문 간의 통일성과 연결성을 강화하였다. 추출기에서는 필터링 메커니즘과 위치 인지(포지션 인 awareness)를 결합함으로써 정보 선택의 정확도를 향상시켰다. 제안된 방법은 CNN/Daily Mail(CNN/DM) 데이터셋에서 우수한 성능을 보이며, ROUGE-1 기준으로 기존 최고 성능 대비 5.1% 향상되고, ROUGE-2 기준으로는 5% 향상되는 결과를 달성하였다.