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김소언 (경희대학교) 홍성은 (경희대학교) 박규민 (경희대학교) 홍충선 (경희대학교) 박성배 (경희대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.50 No.10
발행연도
2023.10
수록면
882 - 890 (9page)
DOI
10.5626/JOK.2023.50.10.882

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문서 요약은 긴 문서를 바탕으로 짧은 요약문을 생성하는 태스크로, 최근 트랜스포머 모델 기반의 사전 학습 모델을 사용하는 방식이 높은 효과를 보이고 있다. 하지만 사전 학습과 미세 조정 간의 학습 격차로 인해, 미세 조정이 모델을 최적 상태로 학습시키지 못한다는 것이 증명됨에 따라 사전 학습과 미세 조정 사이에 추가 학습을 진행하는 포스트 트레이닝이 제안되었다. 본 논문에서는 한국어 문서 요약에 최적화된 포스트 트레이닝을 위해 한국어 구조에 대해 학습할 수 있는 한국어 띄어쓰기 방법과 문서요약문 생성에 대한 학습을 위한 첫 번째 문장 마스킹 방법을 제안하였다. 실험을 통해 제안하는 포스트 트레이닝을 사용하였을 때 사용하지 않았을 때보다 성능이 향상됨을 보임으로써 제안하는 포스트 트레이닝 기법이 효과적임을 증명하였다.
#포스트 트레이닝 #요약 #사전 학습 #미세 조정 #KoBART #post training #summarization #pre-training #fine-tuning

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 한국어 문서 요약을 위한 포스트 트레이닝
4. 실험
5. 결론
References

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