생성요약의 사실 불일치 문제 개선을 위한 관련성과 중복성을 고려한 손실 함수 기반의 KoBART 모델

구다훈; 온병원; 정동원

doi:10.14801/jkiit.2022.20.12.25

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자료유형: 학술저널

저자정보: 구다훈 (군산대학교) 온병원 (군산대학교) 정동원 (군산대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제20권 제12호(JKIIT, Vol.20, No.12)

발행연도: 2022.12

수록면: 25 - 36 (12page)

DOI: 10.14801/jkiit.2022.20.12.25

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최근 패션에 대한 관심이 커짐에 따라 수많은 리뷰 문서가 생성되고 있다. 리뷰 문서를 자동으로 요약할 수 있는 인공지능 모델은 소비자들이 제품에 대한 정보를 빠르게 찾을 수 있어 구매 의사결정에 도움을 줄 수 있다. 텍스트 요약 분야에서 사전학습된 시퀀스-투-시퀀스 모델이 널리 사용되고 있지만, 리뷰 원문과 생성요약문 사이의 사실 불일치 문제가 발생할 수 있어 모델의 성능을 저하시킨다. 이를 해결하기 위해 다양한 연구가 진행되었지만 사실 불일치 문제를 자주 일으키는 개체에 대해 고려되지 않았다. 따라서, 본 논문에서는 한국어 생성요약 모델인 KoBART를 기반으로 리뷰 원문과 요약문에서 개체 간의 관련성과 중복성을 고려한 손실 함수를 제안한다. 실험 결과에서, 제안 방안이 기존 KoBART 모델에 비해 사실 불일치 문제는 150% 개선하였고, ROUGE와 BERTScore 점수는 각각 8.14%와 1.23%로 크게 향상시켰다.

#abstractive summarization #factual inconsistency problem #KoBART #relevance #redundancy

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