• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.562-564
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• 2022

통신 기술의 발전으로 일반인들도 다양한 자료들을 인터넷에서 손쉽게 찾아볼 수 있는 시대가 도래하였다. 개인이 접근할 수 있는 정보량이 기하급수적으로 많아 짐에 따라, 이를 효율적으로 요약, 정리하여 보여주는 서비스들의 필요성이 높아지기 시작했다. 본 논문에서는, 자연어 처리 모델인 BART를 40GB 이상의 한국어 텍스트로 미리 학습된 한국어 언어 모델 KoBART를 사용한 한국어 논문 요약 모델을 제안하고, KoBART와 KoBERT 모델의 한국어 논문 요약 성능을 비교한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.56-61
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• 2016

본 논문에서는 Sequence-to-sequence 모델을 생성요약의 방법으로 한국어 문서요약에 적용하였으며, copy mechanism과 input feeding을 적용한 RNN search 모델을 사용하여 시스템의 성능을 높였다. 인터넷 신문기사를 수집하여 구축한 한국어 문서요약 데이터 셋(train set 30291 문서, development set 3786 문서, test set 3705문서)으로 실험한 결과, input feeding과 copy mechanism을 포함한 모델이 형태소 기준으로 ROUGE-1 35.92, ROUGE-2 15.37, ROUGE-L 29.45로 가장 높은 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.505-506
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• 2021

최근 인터넷에서 기하급수적으로 증가하는 방대한 양의 텍스트를 자동으로 요약하려는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 자동 텍스트 요약 작업은 다양한 사전학습 모델의 등장으로 인해 많은 발전을 이루었다. 특히 T5(Text-to-Text Transfer Transformer) 기반의 모델은 자동 텍스트 요약 작업에서 매우 우수한 성능을 보이며, 해당 분야의 SOTA(State of the Art)를 달성하고 있다. 본 논문에서는 방대한 양의 한국어를 학습시킨 사전학습 모델 KE-T5를 활용하여 자동 논문 요약을 수행하고 평가한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.157-161
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• 2020

문서 요약(text summarization)은 주어진 문서로부터 중요하고 핵심적인 정보를 포함하는 요약문을 만들어 내는 작업으로, 기계 번역 작업에서 주로 사용되는 Sequence-to-Sequence 모델을 사용한 end-to-end 방식의 생성(abstractive) 요약 모델 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근에는 BERT와 MASS 같은 대용량 단일 언어 데이터 기반 사전학습(pre-training) 모델을 이용하여 미세조정(fine-tuning)하는 전이 학습(transfer learning) 방법이 자연어 처리 분야에서 주로 연구되고 있다. 본 논문에서는 MASS 모델에 복사 메커니즘(copying mechanism) 방법을 적용하고, 한국어 언어 생성(language generation)을 위한 사전학습을 수행한 후, 이를 한국어 문서 요약에 적용하였다. 실험 결과, MASS 모델에 복사 메커니즘 방법을 적용한 한국어 문서 요약 모델이 기존 모델들보다 높은 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.198-204
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• 2022

대화 요약은 다중 발화자와 발화문으로 이루어진 멀티턴 형식의 문서에 대해 핵심내용을 추출하거나 생성하는 태스크이다. 대화 요약 모델은 추천, 대화 시스템 등에 콘텐츠, 서비스 기록에 대한 분석을 제공하는 데 유용하다. 하지만 모델 구축에 필요한 한국어 대화 요약 데이터셋에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문에서는 생성 기반 대화 요약을 위한 데이터셋을 제안한다. 이를 위해 국내 방송사의 대용량 콘텐츠로 부터 원천 데이터를 수집하고, 주석자가 수작업으로 레이블링 하였다. 구축된 데이터셋 규모는 6개 카테고리에 대해 약 100K이며, 요약문은 단문장, 세문장, 2할문장으로 구분되어 레이블링 되었다. 또한 본 논문에서는 데이터의 특성을 내재화하고 통제할 수 있도록 대화 요약 레이블링 가이드를 제안한다. 이를 기준으로 모델 적합성 검증에 사용될 디코딩 모델 구조를 선정한다. 실험을 통해 구축된 데이터의 몇가지 특성을 조명하고, 후속 연구를 위한 벤치마크 성능을 제시한다. 데이터와 모델은 aihub.or.kr에 배포 되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.455-458
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• 2020

문서 요약은 입력 문서의 핵심 내용을 파악하여 짧고 간결한 문장으로 나타내는 과정이다. 최근에는 문서 요약을 위해 사전 학습된 언어 모델을 이용하는 방식이 여럿 제안되고 있지만, 이러한 언어 모델들은 문서 요약의 특성을 고려하지 않고 설계된 입력 노이즈 방식을 사용하는 한계점이 있다. 본 논문에서는 한국어 문서 추상 요약에 사전 학습 언어 모델인 BART를 도입하고, 입력 문서에 무작위 문장을 삽입하는 노이징 방식을 추가하여 문서 추상 요약 모델의 언어 이해 능력을 향상시키는 방법론을 제안한다. 실험 결과, BART를 도입한 문서 요약 모델의 결과는 다른 요약 모델들의 결과에 비해 전반적으로 품질 향상을 보였으며, BART와 함께 무작위 문장을 삽입하는 노이징 방법은 적은 비율로 삽입하는 경우 추가적인 성능 향상을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.56-61
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• 2016

본 논문에서는 Sequence-to-sequence 모델을 생성요약의 방법으로 한국어 문서요약에 적용하였으며, copy mechanism과 input feeding을 적용한 RNN search 모델을 사용하여 시스템의 성능을 높였다. 인터넷 신문기사를 수집하여 구축한 한국어 문서요약 데이터 셋(train set 30291 문서, development set 3786 문서, test set 3705문서)으로 실험한 결과, input feeding과 copy mechanism을 포함한 모델이 형태소 기준으로 ROUGE-1 35.92, ROUGE-2 15.37, ROUGE-L 29.45로 가장 높은 성능을 보였다.

• 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 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.47-53
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• 2020

문서 요약은 주어진 문서에서 핵심 내용만을 남긴 간결한 요약문을 생성하는 일로 자연어처리의 주요 분야 중 하나이다. 최근 방대한 데이터로부터 심층 신경망 표상을 학습하는 기술의 발전으로 문서 요약 기술이 급진적으로 진화했다. 이러한 데이터 기반 접근 방식에는 모델의 학습을 위한 양질의 데이터가 필요하다. 그러나 한국어와 같이 잘 알려지지 않은 언어에 대해서는 데이터의 획득이 쉽지 않고, 이를 구축하는 것은 많은 시간과 비용을 필요로 한다. 본 논문에서는 한국어 문서 요약을 위한 대용량 데이터셋을 소개한다. 데이터셋은 206,822개의 기사-요약 쌍으로 구성되며, 요약은 표제 형식의 여러 문장으로 되어 있다. 우리는 구축한 학습 데이터의 적합성을 검증하기 위해 수동 평가 및 여러 주요 속성에 대해 분석하고, 기존 여러 문서 요약 시스템에 학습 및 평가하여 향후 문서 요약 벤치마크 데이터셋으로써 기준선을 제시한다. 데이터셋은 https://github.com/hong8e/KHS.git의 스크립트를 통해 내려받을 수 있다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 한글 및 한국어 정보처리
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• pp.238-244
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• 2000

본 논문에서 문서는 문서관계도라고 하는 그래프로 표현된다. 노드는 문서의 구성요소인 문장을 표현하고, 링크는 노드들 간의 의미적인 관계를 나타낸다. 의미적 관계는 유사도에 의해서 결정되며, 문장의 중요도는 도합유사도로 나타낸다. 도합유사도는 한 노드와 인접한 노드들 사이의 유사도 합을 말한다. 본 논문에서는 도합유사도를 이용한 한국어 문서요약 기법을 제안한다. 실험에 사용된 평가용 요약문서는 정보처리 관련 분야에서 수집된 논문 100편과 KORDIC 에서 구축한 신문기사 105 건을 이용하였다. 문서요약 시스템에 의해서 생성된 요약문서의 크기가 본문 20%이고, 본문이 논문(서론과 결론)일 경우, 재현율과 정확률은 각각 46.6%와 76.9%를 보였으며, 또한 본문이 신문기사일 경우, 재현율과 정확률은 각각 30.5%과 42.3%를 보였다. 또한 제안된 방법은 상용시스템보다 좋은 성능을 보였다.