• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권8호
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• pp.251-258
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• 2020

문서 요약을 위한 학습 데이터는 문서와 그 요약으로 구성된다. 기존의 문서 요약 데이터는 사람이 수동으로 요약을 작성하였기 때문에 대량의 데이터 확보가 어려웠다. 그렇기 때문에 온라인으로 쉽게 수집 가능하며 문서의 품질이 우수한 인터넷 신문기사가 문서 요약 연구에 많이 활용되어 왔다. 본 연구에서는 언론사가 소셜 미디어에 게시한 설명글과 제목, 부제를 본문의 요약으로 사용하여 한국어 문서 요약 데이터를 구성하는 것을 제안한다. 약 425,000개의 신문기사와 그 요약데이터를 구축할 수 있었다. 구성한 데이터의 유용성을 보이기 위해 추출 요약 시스템을 구현하였다. 본 연구에서 구축한 데이터로 학습한 교사 학습 모델과 비교사 학습 모델의 성능을 비교하였다. 실험 결과 제안한 데이터로 학습한 모델이 비교사 학습 알고리즘에 비해 더 높은 ROUGE 점수를 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.15-22
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• 1997

인터넷과 정보 서비스 기술의 발달로 일반 대중에게 제공되는 정보의 양은 기하급수적으로 증가하고 있는 추세지만 사용자가 원하는 정보를 얻기는 더욱 어려워지고 있으며, 필요한 정보를 찾은 경우에도 그 양이 많기 때문에 전체적인 내용을 파악하는 데 많은 시간을 소비하게 된다. 이러한 문제를 해결하고자 본 연구에서는 통계적 모델을 사용하여 문서로부터 문장을 추출한 후 요약문을 작성하여 사용자에게 제시하는 시스템을 개발하였다. 문서 요약 시스템의 구축을 위하여 사용된 방법은 문서 집합으로부터 중요 문장을 추출한 후 이로부터 요약문에 나타날 수 있는 특성(feature)과 중요 단어를 학습하여 학습된 내용을 이용하여 요약문을 하는 방법이다. 시스템 개발 및 평가를 위해 사용된 문서는 정보 과학 분야의 논문 모음이며 이를 학습 데이터와 실험 데이터로 구분한 후 학습 데이터로부터 필요한 정보를 얻고 실험 데이터로 평가하였다.

• 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.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.501-504
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• 2021

최근 언어 모델은 분류, 기계 독해, 생성 등의 태스크에서 성공적인 결과를 보여주고 있다. 본 논문에서는 최근 많은 관심을 받고 있는 인코더-디코더 구조의 언어 모델인 BART, T5 그리고 PALM을 위키피디아 한국어 데이터 집합으로 사전 학습한 후 기계 독해와 문서 생성 요약 태스크에 대하여 미세 조정을 하고 성능 비교를 한다.