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저자정보
신정완 (경북대학교) 노윤석 (경북대학교) 송현제 (전북대학교) 박세영 (경북대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.49 No.3
발행연도
2022.3
수록면
231 - 240 (10page)
DOI
10.5626/JOK.2022.49.3.231

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기계 요약의 사실 불일치 문제란 요약 모델이 생성한 요약문이 원문과 사실이 일치하지 않는 문제다. 사실 불일치는 개체명에서 주로 발생하므로 기존 연구들은 요약문의 잘못된 개체명을 교정하여 사실적 불일치를 해결하였다. 하지만, 명시적인 개체명 사실 불일치 판별 없이 모든 개체명을 순차적으로 교정하거나 모두 마스킹하여 교정을 시도하였다. 모든 개체명을 교정하는 연구는 원문과 일치하는 개체명도 교정을 시도하는 문제점과 마스킹되어 사실 정보임에도 불구하고 정보를 손실시키는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 기존 연구들의 단점을 해결하기 위해 개체명 사실 여부를 판별한 뒤 사실 불일치 개체명에 대해서만 교정을 하는 방법을 제안한다. 이를 통해 사실 불일치 개체명이 발생시키는 오류를 방지할 수 있으며, 반대로 사실 일치 개체명에 대한 정보를 최대한 활용할 수 있다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존연구들보다 요약문의 사실 불일치를 잘 해소함을 보였다.
#사실 불일치 해소 #개체명 사실 판별 #추상 요약 #개체명 문맥 표현 #factual inconsistency #named entity fact discrimination #abstractive summarization #contextual entity representation

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 개체명 사실 판별 및 불일치 교정을 통한 기계 요약문의 사실 불일치 해소
4. 실험
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
R. Nallapati, B. Zhou, C. dos Santos, C. Gulcehre, and B. Xiang, "Abstractive text summarization using sequence-to-sequence RNNs and beyond," Proc. of the 20th SIGNLL Conference on Computational Natural Language Learning, pp. 280-290, 2016. google schola A. See, P. J. Liu, and C. D. Manning, "Get to the point: Summarization with pointer-generator networks," Proc. of the 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, pp. 1073-1083, 2017. google schola M. Lewis, Y. Liu, N. Goyal, M. Ghazvininejad, A. Mohamed, O. Levy, V. Stoyanov, and L. Zettlemoyer, "BART: Denoising sequence-to-sequence pre-training for natural language generation, translation, and comprehension," Proc. of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, pp. 7871-7880, 2020. google schola Y. Liu and M. Lapata, "Text summarization with pretrained encoders," Proc. of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and the 9th In ternational Joint Conference on Natural Language Processing, pp. 3730-3740, 2019. google schola J. Zhang, Y. Zhao, M. Saleh, and P. Liu, "PEGASUS: Pretraining with extracted gap-sentences for abstractive summarization," Proc. of the 37th International Conference on Machine Learning, Vol. 119, pp. 11328-11339, 2020. google schola

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