BERT 기반 문장 분류모델을 이용한 연구논문의 추출적 요약

Abstract

학술 논문은 구조화된 글임에도 긴 분량과 종종 복잡한 구조 때문에 내용을 파악하는 데 많은 시간이 소요된다. 그렇기 때문에 논문의 요약은 한정된 시간 동안 다수의 논문을 읽고 파악해야 하는 연구자들에게 유용할 수 있다. 일반적으로 학술 논문에는 초록이 수록되어 있다. 초록은 논문의 핵심 내용을 구조적으로 작성한 일종의 요약문이다. 초록은 결과 부분을 강조하며 종종 방법론과 같은 세부 내용이 생략된다. 그러나 독자들은 연구의 기여 뿐 아니라 방법론과 같은 세부 내용에 집중하는 경향이 있다. 따라서 독자의 입장에서 논문을 효과적으로 요약하기 위해서는 이를 보완하기 위한 방법이 필요하다.

본 논문에서는 BERT 논문 문장 의미 분류기를 사용하여 대표 문장을 추출함으로써 요약을 수행하고, 대표문장과 유사한 문장을 추가하여 요약을 유연하게 확장할 수 있는 논문의 추출적 요약 방식을 제안한다. 제안된 방법은 문장의 담화적 역할을 활용하여 논문 의미 구조를 고려하고, BERT를 통해 정확한 문장표현을 얻어 성능을 향상시킨다. 또한 문장 유사도를 활용해 정보의 손실을 완화하며 논문을 효과적으로 요약할 수 있는 새로운 시각을 제시한다.