Retrieve, Rerank and Rewrite: 소프트 템플릿 기반 신경망 요약

이전 대부분의 seq2seq 요약 시스템은 요약 생성 과정에서 소스 텍스트에만 의존하는 경향이 있어 안정성이 낮았다. 전통적인 템플릿 기반 요약 방법론을 영감으로 삼아, 본 논문은 기존의 요약문을 소프트 템플릿(soft templates)으로 활용하여 seq2seq 모델의 생성을 안내하는 새로운 접근법을 제안한다. 이를 위해, 적절한 요약문을 후보 템플릿으로 추출하기 위해 일반적으로 사용되는 정보 검색(IR) 플랫폼을 활용한다. 이후 seq2seq 프레임워크를 확장하여, 템플릿 재정렬(template reranking)과 템플릿 인식 요약 생성(재작성, rewriting)을 동시에 수행할 수 있도록 한다. 실험 결과, 정보량 측면에서 제안하는 모델은 기존 최고 수준의 방법들보다 유의미하게 우수하며, 소프트 템플릿 자체만으로도 높은 경쟁력을 보여주었다. 또한, 고품질 외부 요약문의 도입은 생성된 요약문의 안정성과 가독성을 모두 향상시킨다.