• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.175-178
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• 2014

다양한 언론사로부터 기사를 제공받아 서비스하는 인터넷 포털의 뉴스에서는 수많은 중복 기사가 실시간으로 등록된다. 이로 인하여 인터넷 포털에서 관심 있는 주제의 기사를 검색하여 찾아보려는 경우 검색키워드를 포함한 기사의 수가 지나치게 많아 원하는 정보를 적절하게 얻기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 검색 기사 중 유사한 문서를 군집화하고 군집에 대한 다중문서요약을 사용자에게 제시하여 검색된 기사를 효율적으로 활용할 수 있는 방법을 제시한다. 다중문서 요약에서는 뉴스 기사에 적합한 단어 가중치인 분별도(discriminability)를 제안하여 사용하여 군집화된 기사로부터 유사 문장을 군집한다. 시스템에서는 군집된 기사의 대표 문장 군집에서 대표 문장, 즉 키워드에 대한 주제별 기사의 요약문을 결과로 제시하여, 효율적인 뉴스 검색을 지원한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.301-306
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• 2019

문서 생성 요약은 최근 딥러닝을 이용한 end-to-end 시스템을 통해 유망한 결과들을 보여주고 있어 연구가 활발히 진행되고 있는 자연어 처리 분야 중 하나이다. 하지만 문서 생성 요약 모델을 구성하기 위해서는 대량의 본문과 요약문 쌍의 데이터 셋이 필요한데, 이를 구축하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 정교한 뉴스 기사 요약 데이터 셋을 기계적으로 구축하는 방법을 제안한다. 또한 딥러닝 기반의 생성 요약은 입력 문서와 다른 정보를 생성하거나, 또는 같은 단어를 반복하여 생성하는 문제점들이 존재한다. 이를 해결하기 위해 요약문을 생성할 때 입력 문서의 내용을 인용하는 복사-메커니즘과, 추론 단계에서 단어 반복을 직접적으로 제어하는 페널티를 사용하면 상대적으로 안정적인 문장이 생성될 수 있다. 그리고 Transformer 모델은 순환 신경망 모델보다 요약문 생성 과정에서 시퀀스 길이가 긴 본문의 정보를 적절히 인코딩하여 줄 수 있는 모델이다. 따라서 본 논문에서는 복사-메커니즘과 추론 단계의 페널티를 이용한 Copy-Transformer 모델을 한국어 문서 생성 요약 데이터에 적용하였다. 네이버 지식iN 질문 요약 데이터 셋과 뉴스 기사 요약 데이터 셋 상에서 실험한 결과, 제안한 모델을 이용한 생성 요약이 비교 모델들 대비 가장 좋은 성능을 보이고 양질의 요약을 생성하는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.132-137
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• 2018

뉴스 기반의 실시간 이슈 분석을 위해서는 실시간으로 생성되는 다중 뉴스 기사 집합을 입력으로 받아 점증적으로 군집화 하고, 각 군집별 정보를 자동으로 요약하는 기술이 필요하다. 기존에는 정적인 데이터 기반의 군집화와 요약 각각에 대한 연구는 활발히 진행되고 있지만, 실시간으로 입력되는 대량의 데이터를 위한 점증적인 군집화와 요약에 대한 연구는 매우 부족하다. 따라서 본 논문에서는 실시간으로 입력되는 대량의 뉴스 기사 집합을 분석하기 위한 점증적이고 계층적인 뉴스 군집화 및 다중 문서 요약 방법을 제안한다. 평가를 위해서 2016년 10월, 11월 두 달간의 실제 데이터를 사용 하였으며, 전문 교육을 받은 연구원들이 Precision at k 기반의 정성평가를 진행하였다. 그 결과, 자동으로 생성된 12개의 군집에서 군집 성능은 평균 66% (상위계층 $l_1$: 82%, 하위계층 $l_2$: 43%), 요약 성능은 평균 92%를 얻었다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.201-220
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• 2019

가짜뉴스가 전세계적 이슈로 부상한 최근 수년간 가짜뉴스 문제 해결을 위한 논의와 연구가 지속되고 있다. 특히 인공지능과 텍스트 분석을 이용한 자동화 가짜 뉴스 탐지에 대한 연구가 주목을 받고 있는데, 대부분 문서 분류 기법을 이용한 연구들이 주를 이루고 있는 가운데 문서 요약 기법은 지금까지 거의 활용되지 않았다. 그러나 최근 가짜뉴스 탐지 연구에 생성 요약 기법을 적용하여 성능 개선을 이끌어낸 사례가 해외에서 보고된 바 있으며, 추출 요약 기법 기반의 뉴스 자동 요약 서비스가 대중화된 현재, 요약된 뉴스 정보가 국내 가짜뉴스 탐지 모형의 성능 제고에 긍정적인 영향을 미치는지 확인해 볼 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 국내 가짜뉴스에 요약 기법을 적용했을 때 정보 손실이 일어나는지, 혹은 정보가 그대로 보전되거나 혹은 잡음 제거를 통한 정보 획득 효과가 발생하는지 알아보기 위해 국내 뉴스 데이터에 추출 요약 기법을 적용하여 '본문 기반 가짜뉴스 탐지 모형'과 '요약문 기반 가짜뉴스 탐지 모형'을 구축하고, 다수의 기계학습 알고리즘을 적용하여 두 모형의 성능을 비교하는 실험을 수행하였다. 그 결과 BPN(Back Propagation Neural Network)과 SVM(Support Vector Machine)의 경우 큰 성능 차이가 발생하지 않았지만 DT(Decision Tree)의 경우 본문 기반 모델이, LR(Logistic Regression)의 경우 요약문 기반 모델이 다소 우세한 성능을 보였음을 확인하였다. 결과를 검증하는 과정에서 통계적으로 유의미한 수준으로는 요약문 기반 모델과 본문 기반 모델간의 차이가 확인되지는 않았지만, 요약을 적용하였을 경우 가짜뉴스 판별에 도움이 되는 핵심 정보는 최소한 보전되며 LR의 경우 성능 향상의 가능성이 있음을 확인하였다. 본 연구는 추출요약 기법을 국내 가짜뉴스 탐지 연구에 처음으로 적용해 본 도전적인 연구라는 점에서 의의가 있다. 하지만 한계점으로는 비교적 적은 데이터로 실험이 수행되었다는 점과 한 가지 문서요약기법만 사용되었다는 점을 제시할 수 있다. 향후 대규모의 데이터에서도 같은 맥락의 실험결과가 도출되는지 검증하고, 보다 다양한 문서요약기법을 적용해 봄으로써 요약 기법 간 차이를 규명하는 확장된 연구가 추후 수행되어야 할 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.115-119
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• 2018

다중 문서 제목 추출은 하나의 주제를 가지는 다중 문서에 대한 제목을 추출하는 것을 말한다. 일반적으로 다중 문서 제목 추출에서는 다중 문서 집합을 단일 문서로 본 다음 키워드를 제목 후보군으로 추출하고, 추출된 후보를 나열하는 형식의 연구가 많이 진행되어져 왔다. 하지만 이러한 방법은 크게 두 가지의 한계점을 가지고 있다. 먼저, 다중 문서를 단순히 하나의 문서로 보는 방법은 전체적인 주제를 반영한 제목을 추출하기 어렵다는 문제점이 있다. 다음으로, 키워드를 조합하는 형식의 방법은 키워드의 단위를 찾는 방법에 따라 추출된 제목이 자연스럽지 못하다는 한계점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이 한계점들을 보완하기 위하여 단어 관련성 추정과 Byte Pair Encoding을 이용한 요약 기반의 다중 뉴스 기사 제목 추출 방법을 제안한다. 평가를 위해서는 자동으로 군집된 총 12개의 주제에 대한 다중 뉴스 기사 집합을 사용하였으며 전문 교육을 받은 연구원들이 정성평가를 진행하여 5점 만점 기준 평균 3.68점을 얻었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.23-28
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• 2022

최근 스마트폰 또는 타블렛 PC와 같은 스마트기기가 정보의 창구 역할을 하게 되면서 다수의 사용자가 웹포털을 통해 웹 뉴스를 소비하는 것이 더욱 중요해졌다. 하지만 인터넷 상에 생성되는 뉴스의 양을 사용자들이 따라가기 힘들며 중복되고 반복되는 폭발하는 뉴스 기사에 오히려 혼란을 야기 시킬 수도 있다. 본 논문에서는 뉴스 포털에서 사용자의 질의로부터 검색된 뉴스후보들 중 KoBART 기반의 문서요약 기술을 활용한 뉴스 추천 시스템을 제안한다. 실험을 통해서 새롭게 수집된 뉴스 데이터를 기반으로 학습한 KoBART의 성능이 사전훈련보다 더욱 우수한 결과를 보여주었으며 KoBART로부터 생성된 요약문을 환용하여 사용자에게 효과적으로 뉴스를 추천하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.165-168
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• 2007

본 연구에서는 문서의 문장들을 순위화하여 추출하는 일반적인 문서 요약 방법론을 소개한다. 첫 번째 단계는 주제와 관련되는 동사, 명사, 형용사(VNA) 단어들의 집합을 구하여 각 문장의 주제 관련성 정도를 결정하며, 두 번째 단계는 단어들의 의존관계를 통해 각 문장의 정보 함유량을 판단한다. 두 개의 방법은 모두 주제와 관련된 정보를 많이 내포하는 문장에 중요도를 부여하고 있다. 이러한 방법은 주제와 연관성이 높고 정보전달성이 높은 문서요약을 만들기 위함이다. 생성된 문서요약본의 성능평가는 문서요약의 결과로 추출된 문장들과 설문에 의해 추출된 문장들의 일치율에 의해 시행되었으며 68%의 일치율을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.1-10
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• 2007

뉴스 콘텐츠 등 웹을 통해 제공되는 많은 정보들은 불필요한 클러터를 많이 포함하고 있다. 이러한 클러터들은 문서의 요약, 추출, 검색과 같은 자동화된 정보처리 시스템의 구축을 어렵게 한다. 본 논문에서는 웹 뉴스 콘텐츠를 추출하고 이를 요약하는 시스템을 구축하고자 한다. 추출 시스템은 HTML로 된 뉴스 콘텐츠를 입력받아 DOM 트리와 유사한 요소 트리를 구축하며, 이 요소 트리에서 HTML 태그의 하이퍼링크 속성을 갖는 클러터를 제외하면서 본문을 추출한다. 추출 시스템을 통해 추출된 본문은 요약시스템으로 전달되어 핵심 문장이 추출된다. 요약 시스템은 공기관계 그래프를 이용하여 구성한다. 본 논문에서 구현한 시스템을 통해 추출된 요약 문장은 SMS와 같은 메시지 서비스를 통하여 PDA이나 모바일 폰 등에 전송될 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권12호
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• pp.569-578
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• 2021

오늘날 웹의 발전으로 우리는 각종 언론 매체를 통해 온라인 기사를 쉽게 접하게 된다. 온라인 기사를 쉽게 접할 수 있게 된 만큼 거짓 정보를 진실로 위장한 가짜뉴스 또한 빈번하게 찾아볼 수 있다. 가짜뉴스가 전 세계적으로 대두되면서 국내에서도 가짜뉴스를 탐지하기 위한 팩트 체크 서비스가 제공되고 있으나, 이는 전문가 기반의 수동 탐지 방법을 기반으로 하며 가짜뉴스 탐지를 자동화하는 기술에 대한 연구가 계속해서 활발하게 이루어지고 있다. 기존 연구는 기사 작성에 사용된 문맥의 특성이나, 기사 제목과 기사 본문의 내용 비교를 통한 탐지 방법이 가장 많이 사용되고 있으나, 이러한 시도는 조작의 정밀도가 높아졌을 때 탐지가 어려워질 수 있다는 한계를 가진다. 따라서 본 논문에서는 기사 조작의 발달에 따른 영향을 받지 않기 위하여 기사의 진위 여부를 판단할 수 있는 검증기사를 함께 사용하는 방법을 제안한다. 또한 가짜뉴스 탐지 정확도를 개선시킬 수 있도록 실험에 사용되는 기사와 검증기사를 문서 요약 모델을 통해 요약하는 과정을 추가했다. 본 논문에서는 제안 알고리즘을 검증하기 위해 문서 요약 기법 검증, 검증기사 검색 기법 검증, 그리고 최종적인 제안 알고리즘의 가짜뉴스 탐지 정확도 검증을 진행하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 다양한 언론 매체에 적용하여 기사가 온라인으로 확산되기 이전에 진위 여부를 판단하는 방법으로 유용하게 사용될 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.138-145
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• 2001

자동 문서 범주화란 문서의 내용에 기반하여 미리 정의되어 있는 범주에 문서를 자동으로 분류하는 작업이다. 문서 분류를 위해서는 문서들을 가장 잘 표현할 수 있는 자질들을 정하고, 이러한 자질들을 통해 분류할 문서를 표현해야 한다. 기존의 연구들은 문장간의 구분 없이, 문서 전체에 나타난 각 자질의 빈도수를 이용하여 문서를 표현 한다. 그러나 하나의 문서 내에서도 중요한 문장과 그렇지 못한 문장의 구분이 있으며, 이러한 문장 중요도의 차이는 각각의 문장에 나타나는 자질의 중요도에도 영향을 미친다. 본 논문에서는 문서에서 사용되는 중요 문장 추출 기법을 문서 분류에 적용하여, 문서 내에 나타나는 각 문장들의 문장 중요도를 계산하고 문서의 내용을 잘 나타내는 문장들과 그렇지 못한 문장들을 구분하여 각 문장에서 출현하는 자질들의 가중치를 다르게 부여하여 문서를 표현한다. 이렇게 문장들의 중요도를 고려하여 문서를 표현한 기법의 성능을 평가하기 위해서 뉴스 그룹 데이터를 구축하고 실험하였으며 좋은 성능을 얻을 수 있었다.