Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
문서요약 모델 성능 향상을 위한 Post-training 기법 |
| 영문제목(English Title) |
Post-Training Methods for Improving Performance of Document Summary Model |
| 저자(Author) |
홍성은
김봉민
김소언
박규민
홍충선
박성배
Seong-Eun Hong
Bong-Min Kim
So-Eon Kim
Gyu-Min Park
Choong Seon Hong
Seong-Bae Park
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 02 PP. 0392 ~ 0394 (2022. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
문서요약이란 긴 문서를 짧은 요약문으로 바꾸는 task로 Transformer 기반의 사전 학습 모델을 사용하는 방식이 각광받고 있다. 사전 학습 모델은 방대한 양의 데이터셋으로 사전 학습되어 fine-tuning task에서 좋은 성능을 보이지만, 사전 학습에서 수행하는 task와 fine-tuning task가 일반적으로 다르기에 두 학습 간의 간극이 발생한다. 이를 해결하고자 본 논문은 사전 학습에서 수행하는 task와 fine-tuning task를 적절히 조합하여 새로운 post-training 방식을 제안한다. 또한, 한국어 특성을 모델이 배울 수 있는 새로운 task를 만들어 사전 학습 모델에 추가 학습으로서 모델의 성능을 높인다. 모델의 성능 평가 지표로 ROUGE 스코어를 사용하여 제안 post-training 방식의 우수성을 보여준다. |
영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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