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류재현 (경북대학교) 노윤석 (경북대학교) 최수정 (경북대학교) 박세영 (경북대학교) 박성배 (경희대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.46 No.6
발행연도
2019.6
수록면
535 - 543 (9page)
DOI
10.5626/JOK.2019.46.6.535

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시퀀스-투-시퀀스 기반의 요약 모델에서 자주 발생하는 문제 중 하나는 요약문의 생성과정에서 단어나 구, 문장이 불필요하게 반복적으로 생성되는 것이다. 이를 해결하기 위해 기존 연구들은 대부분 모델에 여러 모듈을 추가하는 방법을 제안했지만, 위 방법은 생성하지 말아야 하는 단어에 대한 학습이 부족하여 반복 생성 문제를 해결함에 있어 한계가 있다. 본 논문에서는 단어 생성 이력을 직접적으로 이용하여 반복 생성을 제어하는 Repeat Loss를 이용한 새로운 학습 방법을 제안한다. Repeat Loss를 디코더가 단어 생성 확률을 계산 했을 때 이전에 생성한 단어가 다시 생성될 확률로 정의함으로써 실제 생성한 단어가 반복 생성될 확률을 직접적으로 제어할 수 있다. 제안한 방법으로 요약 모델을 학습한 결과, 단어 반복이 줄어들어 양질의 요약을 생성하는 것을 실험적으로 확인할 수 있었다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 단어 생성 이력을 활용한 반복 생성 제어
4. 실험 및 평가
5. 결론
References

참고문헌 (11)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2019-569-000782040