변형으로 학습 자료 만들기
연구는 원문 문장에 규칙 기반 변형을 적용해 학습 자료를 생성했다. 일관성이 유지되는지 판단하는 신호를 약한 감독 방식으로 얻는 접근이다.
요약과 원문의 충돌
생성된 요약은 유창하더라도 원문의 사실과 다를 수 있다. 이 연구의 목표는 원문과 요약 사이의 일관성을 판별하고 충돌하는 정보를 찾아내는 것이다.
판단과 구간 추출
제안한 공동 학습은 일관성 분류와 이를 뒷받침하는 원문 구간 추출 및 불일치하는 요약 구간 추출을 다뤘다. 공개 구현은 FactCC와 FactCCX 모델을 구분한다.
사람의 검토 지원
초기 연구는 여러 요약 모델의 출력으로 평가했다. 사람의 평가에서는 보조 구간 추출이 일관성을 검토하는 과정에 유용한 정보를 제공하는지도 살폈다.