Abstract
In multi-document summarization by means of salient sentence extraction, it is important to remove redundant information. In the removal process, the similarities and differences of sentences are considered. In this paper, we propose a method for multi-document summarization which extracts salient sentences without having redundant sentences by way of cohesive term clustering method that utilizes co-occurrence Information. In the cohesive term clustering method, we assume that each term does not exist independently, but rather it is related to each other in meanings. To find the relations between terms, we cluster sentences according to topics and use the co-occurrence information oi terms in the same topic. We conduct experimental tests with the DUC(Document Understanding Conferences) data. In the tests, our method shows better performance of summarization than other summarization methods which use term co-occurrence information based on term cohesion of document or sentence unit, and simple statistical information.
대표문장 추출에 의한 다중문서 요약에서는 비슷한 정보가 여러 문서에서 반복적으로 나타나는 정보의 중복문제에 대해 문장의 유사성과 차이점을 고려하여 이를 해결할 수 있는 효율적인 방법이 필요하다. 본 논문에서는 단어의 공기정보에 의한 관련단어 클러스터링 기법을 이용하여 문장의 중복성을 제거하고 중요문장을 추출하는 다중문서 요약을 제안한다. 관련단어 클러스터링 기법에서는 각 단어들은 서로 독립적으로 존재하는 것이 아니라 서로 간에 의미적으로 연관되어 있다고 보며 주제별 문장클러스터단위의 단어 연관성(cohesion)을 이용한다. 평가용 실험문서인 DUC(Document Understanding Conferences) 데이타를 이용하여 실험한 결과 본 논문에서 제안한 문장클러스터단위의 단어 공기정보를 이용한 방법이 단순 통계정보와 문서단위 단어 공기정보, 문장단위 단어 공기정보에 의한 다중문서 요약에 비해 좋은 결과를 보였다.
