KSC 2019
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
문장 축약 데이터셋 자동 구축 및 삭제 기반 한국어 문장 축약에 대한 연구 |
| 영문제목(English Title) |
A Study on Korean Sentence Compression and Automatic Generation of Korean Dataset |
| 저자(Author) |
박준모
권성구
최수정
박세영
Junmo Park
Sunggoo Kwon
Sujung Choi
Seyoung Park
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 46 NO. 02 PP. 0386 ~ 0388 (2019. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
문장 축약(Sentence compression)은 자연어 문장에서 불필요한 정보를 삭제하고 필요한 정보만을 남겨 문장을 압축하는 것이다. 최근 문장 축약 분야에서 심층 신경망을 이용한 연구들이 활발하게 수행되고 있다. 하지만 학습을 위한 한국어 축약 데이터는 부족한 현실이다. 따라서 이를 해결하기 위해 기사로부터 자동으로 제목-내용 쌍 축약 데이터를 생성하여 선행 학습하고, 어텐션 메커니즘을 이용해 삭제 기반 축약을 수행한다. 추가로, 사람이 직접 만든 소량의 고품질 데이터로 파인 튜닝하여 학습의 질을 높인다. 모델을 통해 만들어진 문장에 대한 평가를 위해서 압축률, 정밀도, 재현율 그리고 F1 Score로 정량적 평가를, 생성된 문장을 분석함으로써 정성적 평가를 수행했다. 그 결과 압축률은 사람과 비슷한 수준의 성능을 보여주었고 축약된 문장들은 문장의 중요한 정보를 담고 있지만 몇 가지 문법적인 문제가 있었다.
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영문내용
(English Abstract) |
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