Query-Based Summarization using Semantic Feature Matrix and Semantic Variable Matrix

의미 특징 행렬과 의미 가변행렬을 이용한 질의 기반의 문서 요약

This paper proposes a new query-based document summarization method using the semantic feature matrix and the semantic variable matrix. The proposed method doesn't need the training phase using training data comprising queries and query specific documents. And it exactly summarizes documents for the given query by using semantic features and semantic variables that is better at identifying sub-topics of document. Because the NMF have a great power to naturally extract semantic features representing the inherent structure of a document. The experimental results show that the proposed method achieves better performance than other methods.

본 논문은 의미특징행렬(semantic feature matrix)과 의미변수행령(semantic variable matrix)을 이용하는 질의 기반의 새로운 문서를 요약방법을 제안한다. 제안된 방법은 비지도 학습 방법으로 질의와 문장 간에 사전학습이 필요 없고, 의미 특징(semantic feature)과 의미변수(semantic variable)를 이용하여 질의에 적합한 하위 주제를 잘 반영하여서 정확한 문서를 요약 할 수 있다. 이것은 비음수 행렬 분해가 주제들로 구성된 문서의 내부구조를 나타내는 의미특징을 자연스럽게 추출할 수 있기 때문이다. 실험결과 제안방법이 다른 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.