• Journal of Information Processing Systems
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• 제9권4호
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• pp.602-620
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• 2013

Many previous research studies on extractive text summarization consider a subset of words in a document as keywords and use a sentence ranking function that ranks sentences based on their similarities with the list of extracted keywords. But the use of key concepts in automatic text summarization task has received less attention in literature on summarization. The proposed work uses key concepts identified from a document for creating a summary of the document. We view single-word or multi-word keyphrases of a document as the important concepts that a document elaborates on. Our work is based on the hypothesis that an extract is an elaboration of the important concepts to some permissible extent and it is controlled by the given summary length restriction. In other words, our method of text summarization chooses a subset of sentences from a document that maximizes the important concepts in the final summary. To allow diverse information in the summary, for each important concept, we select one sentence that is the best possible elaboration of the concept. Accordingly, the most important concept will contribute first to the summary, then to the second best concept, and so on. To prove the effectiveness of our proposed summarization method, we have compared it to some state-of-the art summarization systems and the results show that the proposed method outperforms the existing systems to which it is compared.

• 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.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제20권4호
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• pp.309-316
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• 2022

This investigation is aimed at automatic text summarization on large-scale Vietnamese datasets. Vietnamese articles were collected from newspaper websites and plain text was extracted to build the dataset, that included 1,101,101 documents. Next, a new single-document extractive text summarization model was proposed to evaluate this dataset. In this summary model, the k-means algorithm is used to cluster the sentences of the input document using different text representations, such as BoW (bag-of-words), TF-IDF (term frequency - inverse document frequency), Word2Vec (Word-to-vector), Glove, and FastText. The summary algorithm then uses the trained k-means model to rank the candidate sentences and create a summary with the highest-ranked sentences. The empirical results of the F1-score achieved 51.91% ROUGE-1, 18.77% ROUGE-2 and 29.72% ROUGE-L, compared to 52.33% ROUGE-1, 16.17% ROUGE-2, and 33.09% ROUGE-L performed using a competitive abstractive model. The advantage of the proposed model is that it can perform well with O(n,k,p) = O(n^(k+2/p)) + O(nlog₂n) + O(np) + O(nk²) + O(k) time complexity.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권4호
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• pp.505-515
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• 2004

육하원칙은 신문기사를 기술하는데 있어서 가장 기본적인 요소로서 기사 내용 파악에 핵심적인 역할을 수행한다. 본 논문은 이러한 육하원칙에 기반 하여 기술되는 신문기사의 특성에 주목하여, 육하원칙 활성화도를 이용한 신문기사 요약 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론은 기존의 요약 기법 중 가장 우수한 방법으로 알려진 두문 기반 기법(lead-based method)과 제목 기반 기법(title-based method)의 문제점을 극복하기 위해, 제목과 두문의 정보를 결합시켜 충분한 어휘정보를 확보하도록 하였다. 특히 육하원칙 활성화도, 육하원칙 범주 개수, 문장 길이, 문장의 위치 둥과 같은 다양한 요소들을 문장 중요도 계산에 반영함으로써 보다 중요한 정보를 포함하면서도 가독성이 높은 문장들이 요약문으로 선택될 수 있도록 고려하였다. 제안된 방법론의 정확률은 74.7%로서 기존의 두문 기반 기법보다 우수한 성능을 보였으며, 신문기사를 자동 요약하는데 있어서 충분히 효과적으로 사용될 수 있는 방법론임을 실험을 통해 입증하였다.

• 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.