자연어처리연구실 허태훈석사과정, 박충원 석사과정(이상 인공지능학과)의 논문 2편이 인공지능 및 정보검색 분야의 top-tier 국제 학술대회(BK21 CS IF=4)인 SIGIR (The 45thInternational ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval) 2022에 최종 논문 게재가 승인되어 7월에 발표될 예정입니다.

1. Choongwon Park, Youngjoong Ko, “QSG Transformer: Transformer with Query-Attentive Semantic Graph for Query-Focused Summarization”,Proceedings of the 45thInternational ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval(SIGIR 2022), July 2022.

본 연구에서는 문서에서 질의에 알맞는 요약문을 생성하는 ‘질의 기반 문서 요약’ 의 성능을 높이기 위한 새로운 기법을 제안합니다. 제안 기법은 질의와 문서의 단어들을 여러 자연어처리 기술을 이용해 연결하여 하나의 그래프로 구성하고, 이를 요약문을 생성하는 것에 사용합니다. 구성된 그래프를 질의 기반 문서 요약에 효율적으로 활용하기 위해 새로운 그래프 인공신경망을 제안하고, 이를 트랜스포머 모델에 붙여 사용합니다. 두 개의 데이터셋을 이용한 실험 결과, 제안 기법이 이전 연구들의 성능을 모두 앞서는 결과를 보였습니다.

2. Taehun Huh and Youngjoong Ko, "Lightweight Meta-Learning for Low-Resource Abstractive Summarization", Proceedings of the 45th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR 2022), July 2022

본 연구에서는 레이블 된 학습 데이터가 적은 상태인 ‘저 자원 생성 요약’의 성능을 높이기 위한 새로운 기법을 제안합니다. 제안 모델에서는 적은 데이터를 활용하여 해당 도메인에 빠르게 적응시키기 위해 메타러닝을 사용합니다. 또한, 학습 동안 기존 언어 모델에 추가되는 경량화 모듈만 학습 가능하게 하여 적은 데이터에 과적합 되는 문제를 해결합니다. 총 11개의 요약 데이터셋으로 실험한 결과, 기존 연구 보다 더 높은 Rouge 스코어 성능을 얻었습니다.