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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

준-지도 학습을 이용한 삭제 기반 한국어 문장 축약
박준모 ,  노윤석 ,  박세영 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2020.11 학술저널

2019

문장 축약 데이터셋 자동 구축 및 삭제 기반 한국어 문장 축약에 대한 연구
박준모 ,  권성구 ,  최수정 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2019.12 학술대회자료

초록·키워드

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문장 축약은 자연어 문장에서 불필요한 정보를 삭제하고 필요한 정보만을 남겨 원본 문장보다 짧고 간략하게 만드는 것이다. 최근 문장 축약 분야에서 심층 신경망을 이용한 연구들이 활발하게 수행되고 있다. 하지만 학습을 위한 한국어 축약 데이터는 부족하다. 본 논문에서는 심층 신경망을 이용한 문장축약의 부족한 데이터를 극복하기 위해 준-지도 학습 방식을 채택하여 문장 축약을 수행한다. 학습을 위해 대량의 웹 상의 뉴스로부터 데이터를 자동 구축하고, 사람이 직접 구축한 고품질의 데이터로 모델을 파인-튜닝 한다. 학습된 모델은 원본 문장으로부터 요소를 삭제 결정하는 이진 시퀀스를 출력하여 문장을 축약한다. 모델을 통해 만들어진 축약 문장에 대한 평가를 위해서 정량적, 정성적 평가를 수행한 결과, 준-지도 방식을 통해 학습한 모델이 사람이 직접 구축한 소량의 데이터로 학습시킨 모델보다 더 좋은 성능을 보여주었다.

Sentence compression is a task to make shorter and simpler sentences by deleting unnecessary information and leaving necessary information. Recently, studies using deep neural networks have been actively conducted in the field of sentence compression. However, there is a lack of Korean compression data for training. In this paper, to overcome the insufficient data of sentence compression, we adapt semi-supervised learning to sentence compression. For training, data is automatically collected from a large amount of news on the Web, and we fine-tune the models using with high-quality data collected by humans. The trained model compresses a sentence by outputting a binary sequence that decides to delete the elements of the original sentence. As a result of the quantitative and qualitative evaluations to evaluate the compressed sentences through the models, the model through the semi-supervise method showed better performance than the model trained with a small amount of data constructed by humans.
#한국어 문장 축약 #준-지도 학습 #삭제 기반 축약 #추출 축약 #데이터 자동 구축 #Korean sentence compression #semi-supervised learning #deletion-based compression #extractive compression #automatic data set construction

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법
4. 실험
5. 결론
References

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
K. Filippova, and Y. Altun, Overcoming the lack of parallel data in sentence compression, Proc. of Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pp. 1481-1491, 2013. google schola K. Filippova, E. Alfonseca, C. A. Colmenares, L. Kaiser, and O. Vinyals, Sentence Compression by Deletion with LSTMs, Proc. of Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pp. 360-368, 2015. google schola K. Cho, B. V. Merrienboer, C. Gulcehre, D. Bahdanau, F. Bougares, H. Schwenk, and Y. Bengio, Learning phrase representations using RNN encoder-decoder for statistical machine translation, Proc. of Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pp. 1724-1734, 2013. google schola J. Devlin, M. W. Chang, K. Lee, and K. Toutanova, BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding, Proc. of Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistic, pp. 4171- 4186, Jun. 2019. google schola N. Yu, J. Zhang, and Z. Zhu, An Operation Network for Abstractive Sentence Compression, Proc. of the 27th International Conference on Computational Linguistics, pp. 1065-1076, Aug, 2018. google schola

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