기존 요약 모델들이 FiC 작업에 적용되지 못하는 이유는 무엇이며, 이를 개선하기 위한 방안은 무엇일까?
기존 요약 모델들이 FiC 작업에 적용되지 못하는 이유는 주로 다음과 같습니다:
단일 문서에 초점: 기존 요약 모델들은 주로 단일 문서에 대한 요약에 집중하고 있어 다중 문서에서의 정보 통합에 제약이 있습니다.
중복 및 상충 정보 처리 부재: 기존 모델들은 다중 문서에서의 중복 정보나 상충 정보를 처리하는 능력이 부족하여 FiC 작업에 적합하지 않습니다.
컨텍스트 부족: 기존 요약 모델들은 주로 문맥을 고려하지 않고 개별 문서에만 초점을 맞추기 때문에 다중 문서에서의 정보 통합에 어려움을 겪습니다.
이를 개선하기 위한 방안으로는:
다중 문서 학습: 다중 문서 학습을 통해 모델이 여러 소스에서 정보를 효과적으로 통합하고 처리할 수 있도록 학습시킵니다.
중복 및 상충 정보 처리 메커니즘 도입: 중복 정보 및 상충 정보를 처리하는 메커니즘을 모델에 통합하여 FiC 작업에 적합한 모델을 개발합니다.
컨텍스트 고려 모델 개발: 다중 문서에서의 컨텍스트를 고려한 모델을 개발하여 FiC 작업에 적합한 요약을 생성할 수 있도록 합니다.