AI 텍스트 요약 알고리즘 개발 대회 AI Factory

팀원

김다인	박성호	박재형

주제

• 텍스트 기반의 문서를 요약하는 알고리즘을 개발하고 요약텍스트 데이터를 활용해 도출한 결과물을 통해 데이터의 범용성 확대

Solution

• KoBART : 33.26
• KoGPT2(SKT-AI), KoGPT(Kakao brain) : 요약결과가 좋지 않아서 제출X
• Brainbert-base(Pororo) : 46.56 ~ 48.35
• Brainbert-base(Pororo) + 전처리(유니코드 제거 + 따옴표 제거) : Best Score : 48.79

최종 순위

• 2위

느낀점

• 김다인 : Pororo Library가 굉장히 잘 만들어져있음을 느낄 수 있는 대회였다. 시간이 된다면 내부 깃헙 코드를 하나씩 들여다보며 내부 모델들의 구조를 통해 공부하고 싶다.
• 박성호 : 여러 Generation model을 summarizatino에 활용한 것은 처음이었다. Decoder만을 활용한 Transformer들로도 Summarization을 잘 해보고 싶었는데 아쉬웠다.
• 박재형 : Generation model을 이용해서 좋은 점수를 얻고 싶었지만 실패해서 많이 아쉬웠다. 뽀로로 extractive가 정말 좋다는 것을 알게 되었다. 좀 더 공부해서 Generation model로 더 좋은 성적을 내보고 싶다.