Solving Factual Inconsistency in Abstractive Summarization Using Named Entity Fact Discrimination

기계 요약의 사실 불일치 문제란 요약 모델이 생성한 요약문이 원문과 사실이 일치하지 않는 문제다. 사실 불일치는 개체명에서 주로 발생하므로 기존 연구들은 요약문의 잘못된 개체명을 교정하여 사실적 불일치를 해결하였다. 하지만, 명시적인 개체명 사실 불일치 판별 없이 모든 개체명을 순차적으로 교정하거나 모두 마스킹하여 교정을 시도하였다. 모든 개체명을 교정하는 연구는 원문과 일치하는 개체명도 교정을 시도하는 문제점과 마스킹되어 사실 정보임에도 불구하고 정보를 손실시키는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 기존 연구들의 단점을 해결하기 위해 개체명 사실 여부를 판별한 뒤 사실 불일치 개체명에 대해서만 교정을 하는 방법을 제안한다. 이를 통해 사실 불일치 개체명이 발생시키는 오류를 방지할 수 있으며, 반대로 사실 일치 개체명에 대한 정보를 최대한 활용할 수 있다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존연구들보다 요약문의 사실 불일치를 잘 해소함을 보였다.