• 스마트미디어저널
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• 제12권11호
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• pp.77-85
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• 2023

COVID-19 이후 온라인을 통한 소통이 증가하여 다양한 플랫폼을 기반으로 소통을 위한 대화 텍스트 데이터가 대량으로 축적되고 있다. 텍스트 데이터로부터 유의미한 정보를 추출하기 위한 텍스트 요약에 대한 중요성이 더욱 증가함에 따라 딥러닝을 활용한 추상 요약 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 대화 데이터는 뉴스 기사와 같은 정형화된 텍스트에 비해 누락 및 변형이 많아 대화 상황을 다양한 관점에서 고려해야 하는 특이성이 있다. 특히 어휘 생략과 동시에 내용과 관련 없는 표현 요소들이 대화의 내용을 요약하는 데 방해가 된다. 그러므로 본 연구에서는 한국어 대화 데이터의 특성을 고려하여 발화문을 재구조화하고 KoBART 기반의 사전학습된 텍스트 요약 모델을 파인 튜닝후, 요약문에서 중복 요소를 제거하는 정제 작업을 통해 대화 데이터 요약 성능을 향상시키고자 한다. 발화문을 재구조화하는 방법으로는 발화 순서에 따라 재구조화는 방법과 중심 발화자를 기준으로 재구조화하는 방법을 결합하였다. 대화문 재구조화 방법을 적용한 결과, Rouge-1 점수가 4 정도 향상되었다. 본 연구의 대화 특성을 고려한 재구조화 방법이 한국어 대화 요약 성능 향상에 유의미함을 입증하였다.