귀하는 로그인되어 있지 않습니다. 이대로 편집하면 귀하의 IP 주소가 편집 기록에 남게 됩니다.스팸 방지 검사입니다. 이것을 입력하지 마세요!==== 신경망 기반 접근 (2015~2019) ==== [[순환신경망(RNN)]]과 [[장단기 기억(LSTM)]]을 활용한 인코더-디코더 구조가 생성형 요약을 가능하게 했다. 러쉬(Rush) 등이 2015년 제안한 어텐션 기반 요약 모델<ref>Rush, A. M., Chopra, S., & Weston, J. (2015). A Neural Attention Model for Abstractive Sentence Summarization. ''Proceedings of EMNLP 2015''.</ref>은 신경망 기반 자동 요약의 출발점이 되었다. 이 시기에 CNN/DailyMail, XSum 등 대규모 요약 데이터셋이 구축되어 모델 학습과 평가의 표준 기반이 마련되었다. 편집 요약 가온 위키에서의 모든 기여는 크리에이티브 커먼즈 저작자표시-동일조건변경허락 라이선스로 배포된다는 점을 유의해 주세요(자세한 내용에 대해서는 가온 위키:저작권 문서를 읽어주세요). 만약 여기에 동의하지 않는다면 문서를 저장하지 말아 주세요. 또한, 직접 작성했거나 퍼블릭 도메인과 같은 자유 문서에서 가져왔다는 것을 보증해야 합니다. 저작권이 있는 내용을 허가 없이 저장하지 마세요! 취소 편집 도움말 (새 창에서 열림)