• 스마트미디어저널
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• 제10권1호
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• pp.39-46
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• 2021

본 연구는 뉴스 기사에서 기사문을 구성하는 문장별 중요도를 고려하여 요약문을 추출하는 방법에 관한 것으로 문장 중요도에 영향을 주는 특성으로 중심 문장(Topic Sentence)일 확률, 기사 제목 및 다른 문장과의 유사도, 문장 위치에 따른 가중치를 추출하여 문장 중요도를 계산하는 방법을 제안한다. 이때, 중심 문장(Topic Sentence)은 일반 문장과는 구별되는 특징을 가질 것이라는 가설을 세우고, 딥러닝 기반 분류 모델을 학습시켜 입력 문장에 대한 중심 문장 확률값을 구한다. 또한 사전학습된 ELMo 언어 모델을 활용하여 문맥 정보를 반영한 문장 벡터값을 기준으로 문장간 유사도를 계산하여 문장 특성으로 추출한다. LSTM 및 BERT 모델의 중심 문장 분류성능은 정확도 93%, 재현율 96.22%, 정밀도 89.5%로 높은 분석 결과가 나왔으며, 이렇게 추출된 문장 특성을 결합하여 문장별 중요도를 계산한 결과, 기존 TextRank 알고리즘과 비교하여 중심 문장 추출 성능이 10% 정도 개선된 것을 확인할 수 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권3호
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• pp.31-38
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• 2022

문서 추출 요약 연구에서는 문장 간 관계를 기반으로 중요한 문장을 선택하는 다양한 방법들이 제안되었다. 문장의 도합유사도를 이용한 한국어 문서 요약에서는 문장의 도합유사도를 문장 정보량으로 보고, 이를 기준으로 중요한 문장을 선택하여 요약문을 추출하였다. 그러나 이는 각 문장이 전체 문서에 기여하는 다양한 중요도를 고려하지 못한다는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 문장의 정량적 정보량과 의미적 정보량을 기반으로 중요한 문장을 선택하여 요약문을 제공하는 문서 추출 요약 방법을 제안한다. 실험 결과, 추출 문장 일치도는 58.56%, ROUGE 점수가 34로 비교 연구보다 우수한 성능을 보였으며, 딥러닝 기반 방법과 비교해 추출 방법은 가볍지만 성능은 유사하였다. 이를 통해 문장 간 의미적 유사성을 기반으로 정보를 압축해 나가는 방식이 문서 추출 요약에서 중요한 접근 방법임을 확인하였다. 또한 빠르게 추출된 요약문을 기반으로 문서 생성요약단계를 효과적으로 수행할 수 있으리라 기대한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.555-557
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• 2003

본 논문에서는 보다 간결한 요약문을 생성하기 위하여. 문장 전체를 추출하는 것이 아니라 문장의 일부분을 요약으로 추출한다. 그런데 한국어의 경우 문장 구조상 반복되는 문장성분을 생략하는 영 대용 문제가 빈번하게 발생하기 때문에, 문장의 일부분 추출시. 생략된 성분을 복원하지 않으면 요약문의 의미가 불완전하고 모호해 질 수 있다. 본 논문에서는 문서 안에서 중요한 부분을 추출한 뒤, 생략된 성분을 복원하여 요약문의 가독성을 놓이는 방법을 제안한다. Luhn의 방법을 이용하여 문서내의 중요 클러스터를 추출하였고, 기존의 문장분할 및 영 대용어 복원 알고리즘을 사용하여 생략된 성분을 복원하였다. 본 논문에서 제안된 요약 방법은 신문기사와 같이 문장의 수는 많지 않고, 문장의 길이가 비교적 긴 문서를 짧은 문장으로 요약하는 데 효율적이다.

• 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.

• 스마트미디어저널
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• 제6권1호
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• pp.22-29
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• 2017

최근 스마트 디바이스의 급속한 발달과 보급으로 인하여 인터넷 웹상에서 등장하는 문서의 데이터는 하루가 다르게 증가 하고 있다. 이러한 정보의 증가로 인터넷 웹상에서는 대량의 문서가 증가하여 사용자가 해당 문서의 데이터를 이해하는데, 어려움을 겪고 있다. 그렇기 때문에 자동 문서 요약 분야에서 문서를 효율적으로 요악하기 위해 다양한 연구가 진행 되고 있다. 효율적으로 문서를 요약하기 위해 본 논문에서는 텍스트랭크 알고리즘을 이용한다. 텍스트랭크 알고리즘은 문장 또는 키워드를 그래프로 표현하며, 단어와 문장 간의 의미적 연관성을 파악하기 위해 그래프의 정점과 간선을 이용하여 문장의 중요도를 파악한다. 문장의 상위 키워드를 추출 하고 상위 키워드를 기반으로 중요 문장 추출 과정을 거친다. 중요 문장 추출 과정을 거치기 위해 단어 그룹화 과정을 거친다. 단어그룹화는 특정 가중치 척도를 이용하여 가중치 점수가 높은 문장을 선별하여 선별된 문장들을 기반으로 중요 문장을 중요 문장을 추출하여, 문서를 요약을 하게 된다. 이를 통해 기존에 연구 되었던 문서요약 방법보다 향상된 성능을 보였으며, 더욱 효율적으로 문서를 요약할 수 있음을 증명하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제52차 하계학술대회논문집 23권2호
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• pp.13-16
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• 2015

본 논문에서는 어휘의 동시 발생 (co-occurrence) 빈도와 분포를 이용한 회의록 요약방법을 제안한다. 회의록은 일반 문서와 달리 문서에 여러 세부적인 주제들이 나타나며, 잘못된 형식의 문장, 불필요한 잡담들을 포함하고 있기 때문에 이러한 특징들이 문서요약 과정에서 고려되어야 한다. 기존의 일반적인 문서요약 방법은 하나의 주제를 기반으로 문서 전체에서 가장 중요한 문장으로 요약하기 때문에 다중 주제 회의록 요약에는 적합하지 않다. 제안한 방법은 먼저 어휘의 동시 발생 (co-occurrence) 빈도를 이용하여 회의록 분할 (segmentation) 과정을 수행한다. 다음으로 주제의 구분에 따라 분할된 각 영역 (block)의 중요 단어 집합 생성, 중요 문장 추출 과정을 통해 회의록의 중요 문장들을 선별한다. 마지막으로 추출된 중요 문장들의 위치, 종속 관계를 고려하여 최종적으로 회의록을 요약한다. AMI meeting corpus를 대상으로 실험한 결과, 제안한 방법이 baseline 요약 방법들보다 요약 비율에 따른 평가 및 요약문의 세부 주제별 평가에서 우수한 요약 성능을 보임을 확인하였다.

• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.543-546
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• 2001

본 논문에서는 빠른 속도로 증가하고 있는 인터넷상의 정보와 서비스를 검색함에 있어서 기본적인 내용은 유지하면서 정보의 과부하(information overload)문제를 해결하기 위한 문서요약의 방법으로 통계적 접근 방법에서 Kupiec의 요약문이 가지는 특성을 이용하여 문서의 방법을 설계하였다. 요약문의 각 문장에 대하여 중요도에 따라 가중치를 부여 한 후, 주어진 임계값에 따라 가중치가 낮은 문장들을 제외한다. 제외 후 가중치 점수를 부여해서 요약문 문장의 개수를 조절하면서 중요문을 추출할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.28-33
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• 1997

이 논문에서는 문장 유사도 측정 기법과 말뭉치 정보를 이용한 문서요약 시스템을 구현하였다. 문서 요약은 문서에서 문장 단위로 단어를 추출하여 문장을 단어의 벡터로 표현하고, 문서 내 단어의 출현빈도와 말뭉치 내 단어의 사용빈도를 이용하여 각 문장의 중요도를 계산한다. 그리고 중요도가 높은 상위 몇 위의 문장을 요약문장으로 추출한다. 실험 결과, 문서내 단어빈도의 중요도를 낮추고, 말뭉치내 일반 사용빈도를 단어의 가중치에 추가했을 때 가장 좋은 효율을 보였다. 또 요약하고자 하는 문서와 유사한 말뭉치를 사용 했을 때 높은 효율을 보였다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 한글 및 한국어 정보처리
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• pp.233-237
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• 2000

본 논문은 단락의 자동 구분을 통한 중요 문장 추출 시스템을 제안한다. 먼저 어휘의 재출현 여부와 어휘의 일치도, 어휘의 역할 변화를 파악하여 재출현 어휘에 대한 양상을 분석하고 이를 통하여 문장 간의 긴밀도를 정량적으로 계산한다. 다음으로 측정된 문장 간 긴밀도를 이용하여 사용자의 추출 범위에 따라 단락을 구분하고, 각 단락의 대표 문장을 선정하여 최종 요약문을 생성한다. 제안한 방법은 문서 제목, 문장의 위치, 수사 구조 등의 정보를 이용하지 않으며, 단순히 어휘의 출현 빈도만을 이용하던 기존의 통계적인 방법보다 질높은 요약문을 생성할 수 있다. 또한 제안한 방법론은 본 논문이 대상으로 삼고 있는 신문기사의 영역뿐만 아니라 다른 영역으로의 적용이 가능하다.