본 논문은 대규모 텍스트 생성 작업에서 일관성, 문맥 적응성, 오류 전파의 한계를 해결하기 위해 설계된 새로운 프레임워크인 문맥 인식 의미 재구성 메커니즘(CASRM)을 제시합니다. CASRM은 동적으로 생성된 문맥 벡터와 어텐션 변조 계층을 통합하여 토큰 수준 표현과 광범위한 문맥적 의존성 간의 정렬을 향상시킵니다. 실험 결과, 기술, 대화, 서술 텍스트를 포함한 여러 도메인에서 의미적 일관성이 크게 향상됨을 보여줍니다. 다양한 테스트 시나리오를 사용하여 보이지 않는 도메인과 모호한 입력에 적응하는 능력을 평가하여 제안된 메커니즘의 견고성을 강조했습니다. 상세한 계산 분석 결과, CASRM은 추가적인 처리 오버헤드를 도입하지만, 언어적 정밀도와 문맥적 관련성의 향상이 복잡성의 미미한 증가보다 더 크다는 것을 밝혔습니다. 또한, 순차적 작업에서 오류 전파를 성공적으로 완화하여 대화 연속 및 다단계 텍스트 합성의 성능을 향상시켰습니다. 토큰 수준 어텐션 분포에 대한 추가 조사는 문맥 인식 향상을 통해 가능해진 동적 초점 이동을 강조했습니다. 이러한 결과는 CASRM이 기존 언어 모델 아키텍처에 문맥적 지능을 통합하기 위한 확장 가능하고 유연한 솔루션을 제공함을 시사합니다.
