✨ AI 텍스트 요약 알고리즘 개발 대회

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🤟 팀원

김다영	정민지	최석민

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📚 Data

• 데이터 자세한 설명은 공개 불가
• test data 및 baseline code: here

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🔍 Solution

Extractive

• Pororo : 45.15 ~ 46.96
  • 유니코드 제거
  • 괄호 안 항목 제거 : 45.15

Abstractive

• KoBart : 36.40
• KoGPT2 : 39.28
• mt5 : 30.74
• Pororo
  • Split 2: 30.81
  • Split 3: 29.95

Ensemble

• ElasticSearch : 36.72
  • 원본과 가장 유사도가 높은 요약문 선택

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🌟 순위

• 5등

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🔥 느낀점

• 김다영:
• 정민지: 결국 Pororo-extractive를 생성모델이 이길 수 없던게 아쉬웠다. 생성모델 결과를 보니 반복, 그리고 깨지는 문장들이 꽤 있었는데 이러한 점 때문에 추출 기반 성능을 이기지 못했던 것 같다. 다음에는 KoBert를 이용한 추출을 시도해보고 싶고, 요약 task가 어렵다는 것을 깨달았다.
• 최석민: 지금까지 Extraction-based Model을 주로 사용했었는데 Generative model을 사용하면서 다양한 부분을 배울 수 있는 좋은 기회였던 것 같다. 다양한 시도 끝에 Pororo Extractive model을 이기지 못한게 아쉽긴 하지만 좋은 경험이었다.