• 스마트미디어저널
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• 제12권5호
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• pp.17-27
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• 2023

최근 사용자에게 의미있는 정보만을 자동으로 간추리는 텍스트 자동 요약이 꾸준히 연구되고 있으며, 특히 인공신경망 모델인 트랜스포머를 활용한 텍스트 요약 연구가 주로 수행되고 있다. 다양한 연구 중 특히 문장 단위 마스킹을 통해 모델을 학습시키는 GSG 방식이 가장 주목을 받고 있지만, 전통적인 GSG는 문장의 의미가 아닌 토큰의 중복 정도에 기반을 두어 마스킹 대상 문장을 선정한다는 한계를 갖는다. 따라서 본 연구에서는 텍스트 요약의 품질을 향상시키기 위해, 문장의 의미를 고려하여 GSG의 마스킹 대상 문장을 선정하는 SbGSG(Semantic-based GSG) 방법론을 제안한다. 뉴스기사 370,000건과 요약문 및 레포트 21,600건을 사용하여 실험을 수행한 결과, ROUGE와 BERT Score 측면에서 제안 방법론인 SbGSG가 전통적인 GSG에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.141-166
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• 2019

최근 다양한 매체를 통해 생성되는 방대한 양의 텍스트 데이터를 효율적으로 관리 및 활용하기 위한 방안으로써 문서 요약에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 최근에는 기계 학습 및 인공 지능을 활용하여 객관적이고 효율적으로 요약문을 도출하기 위한 다양한 자동 요약 기법이(Automatic Summarization) 고안되고 있다. 하지만 현재까지 제안된 대부분의 텍스트 자동 요약 기법들은 원문에서 나타난 내용의 분포에 따라 요약문의 내용이 구성되는 방식을 따르며, 이와 같은 방식은 비중이 낮은 주제(Subject), 즉 원문 내에서 언급 빈도가 낮은 주제에 대한 내용이 요약문에 포함되기 어렵다는 한계를 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 저빈도 주제의 누락을 최소화하는 문서 자동 요약 기법을 제안한다. 구체적으로 본 연구에서는 (i) 원문에 포함된 다양한 주제를 식별하고 주제별 대표 용어를 선정한 뒤 워드 임베딩을 통해 주제별 용어 사전을 생성하고, (ii) 원문의 각 문장이 다양한 주제에 대응되는 정도를 파악하고, (iii) 문장을 주제별로 분할한 후 각 주제에 해당하는 문장들의 유사도를 계산한 뒤, (iv) 요약문 내 내용의 중복을 최소화하면서도 원문의 다양한 내용을 최대한 포함할 수 있는 자동적인 문서 요약 기법을 제시한다. 제안 방법론의 평가를 위해 TripAdvisor의 리뷰 50,000건으로부터 용어 사전을 구축하고, 리뷰 23,087건에 대한 요약 실험을 수행한 뒤 기존의 단순 빈도 기반의 요약문과 주제별 분포의 비교를 진행하였다. 실험 결과 제안 방법론에 따른 문서 자동 요약을 통해 원문 내각 주제의 균형을 유지하는 요약문을 도출할 수 있음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권7호
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• pp.725-734
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• 2003

본 논문에서는 통계적 분석 기법인 주성분 분석과 비정칙치 분해를 이용한 문서 방법을 제안한다. 제안한 방법은 문서내의 주제어를 추출한 후, 추출된 주제어와 문장간의 거리가 가장 짧은 문장들을 중요 문장으로 추출하여 요약으로 제시한다. 주제어를 추출하기 위해서는 주성분 분석을 이용하였으며, 이는 문서 자체내의 빈도 정보와 단어간의 연관 정보를 이용한 것이다. 그리고, 중요 문장을 추출하기 위해 비정칙치 분해를 시행하여 문장 벡터와 주제어 벡터론 획득한 후, 두 벡터간의 유클리디언 거리를 계산하였다. 신문 기사를 대상으로 실험한 결과, 제안한 방법이 출현 빈도만을 이용한 방법과 주성분 분석만을 이용한 방법보다 성능이 우수함을 알 수 있었다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제21권1호
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• pp.86-93
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• 2018

Since media articles, which have a great influence on public opinion, are transmitted to the public through various media, it is very difficult to analyze them manually. There are many discussions on methods that can collect, process, and analyze documents in the academia, but this is mostly done in the areas related to politics and stocks, and national-defense articles are poorly researched. In this study, we will explain how to build an automatic analysis system of national defense articles that can collect information on defense articles automatically, and can process information quickly by using topic modeling with LDA, emotional analysis, and extraction-based text summarization.

• 정보관리학회지
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• 제18권3호
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• pp.159-178
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• 2001

본 연구에서는 문장 클러스터로부터 대표문장을 선정하여 요약문을 생성하는 자동요약 모형을 제시하고. 학습문서 집단을 미용하여 최적의 요약 환경을 구축한 후 요약 실험을 수행하였다. 학습 과정에서 문장의 클러스터링 기법으로는 7개의 계층적 기법들을 비교한 결과 클러스터를 구성하는 문장 수의 편차가 가장 적고 단일 문장 클러스터를 가장 적게 생성하는 센트로이드 기법이 선택되었다. 또한 각 클러스터를 대표하는 문장의 선정을 위해 용어 및 문장 가중치를 합산한 문장값과 클러스터-문장 벡터간 유사도의 두 기준을 비교한 결과 문장값 기준이 선택되었다. 용어 가중치로는 역문장빈도와 표제어 가중치, 그리고 문장의 위치 가중치가 자동요약 성능을 개선시키는 것으로 나타났으며, 적절한 요약문의 길이는 전체 문서의 1/3인 것으로 나타났다. 실험문서 집단으로는 문서의 길이와 특성이 다른 신문기사와 잡지기사의 두 집단을 이용하였다. 요약 모형의 검증 실험 결과 요약 정확률은 신문기사 집단에서는 53%, 잡지기사 집단에서는 47%인 것으로 나타났다. 두 실험 모두 랜덤하게 생성한 베이스라인 요악문보다 성능이 우수하였으나, 리드문장들로 구성된 베이스라인 요약문과의 비교에서는 짧은 길이의 신문기사의 경우 요약 모형의 성능이 오히려 떨어지는 것으로 나타났다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.161-167
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• 2019

현재 ICT 기반의 웹 서비스 발달과 빠른 최신 기술의 보급으로 인하여 생성되는 정보의 양이 기하급수적으로 증가하고 있다. 이와 더불어 사용자들은 자신이 원하는 정보를 얻기 위해서는 많은 시간과 노력을 필요로 한다. 문서요약기법은 사용자에게 주어진 문서의 문장과 핵심 단어들을 분석하여 효과적으로 요약문을 생성해주는 기술이다. 특히 한국어로 이루어진 문서는 언어의 특성상 기존 언어 분석 기법들을 적용하기 어렵다는 문제점이 있다. 따라서 한국어의 특성을 고려한 문서요약기법에 대한 연구가 필수적이다. 본 논문은 워드 임베딩 기법인 Word2Vec과 FastText를 활용하여 질의 기반의 한국어 문서요약 기법을 제안하고 그 결과를 비교 분석한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권12호
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• pp.4275-4291
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• 2021

With the unprecedented growth of textual information on the Internet, an efficient automatic summarization system has become an urgent need. Recently, the neural network models based on the encoder-decoder with an attention mechanism have demonstrated powerful capabilities in the sentence summarization task. However, for paragraphs or longer document summarization, these models fail to mine the core information in the input text, which leads to information loss and repetitions. In this paper, we propose an abstractive document summarization method by applying guidance signals of key sentences to the encoder based on the hierarchical encoder-decoder architecture, denoted as KI-HABS. Specifically, we first train an extractor to extract key sentences in the input document by the hierarchical bidirectional GRU. Then, we encode the key sentences to the key information representation in the sentence level. Finally, we adopt key information representation guided selective encoding strategies to filter source information, which establishes a connection between the key sentences and the document. We use the CNN/Daily Mail and Gigaword datasets to evaluate our model. The experimental results demonstrate that our method generates more informative and concise summaries, achieving better performance than the competitive models.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제16권4호
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• pp.293-298
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• 2016

Document summarization is an important task in various areas where the goal is to select a few the most descriptive sentences from a given document as a succinct summary. Even without training data of human labeled summaries, there has been several interesting existing work in the literature that yields reasonable performance. In this paper, within the same unsupervised learning setup, we propose a more principled learning framework for the document summarization task. Specifically we formulate an optimization problem that expresses the requirements of both faithful preservation of the document contents and the summary length constraint. We circumvent the difficult integer programming originating from binary sentence selection via continuous relaxation and the low entropy penalization. We also suggest an efficient convex-concave optimization solver algorithm that guarantees to improve the original objective at every iteration. For several document datasets, we demonstrate that the proposed learning algorithm significantly outperforms the existing approaches.

• 한국문헌정보학회지
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• 제56권1호
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• pp.95-117
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• 2022

본 연구는 시선 및 뇌파 정보를 이용하여 오디오-비주얼(audio-visual, AV) 시맨틱스 기반의 동영상 요약 방법들을 개발하고 평가해 보았다. 이를 위해서 27명의 대학생들을 대상으로 시선추적과 뇌파 실험을 수행하였다. 평가 결과, 뇌파와 동공크기 데이터를 함께 사용한 방법의 평균 재현율(0.73)이 뇌파 또는 동공크기 데이터만을 사용한 방법의 평균 재현율(뇌파: 0.50, 동공크기: 0.68)보다 높게 나타났다. 또한 AV 시맨틱스 기반의 개인화된 동영상 요약의 평균 재현율(0.57)이 AV 시맨틱스 기반의 일반적인 동영상 요약의 평균 재현율(0.69)보다 낮게 나타난 원인들을 분석하였다. 끝으로, AV 시맨틱스 기반 동영상 요약 방법과 텍스트 시맨틱스 기반 동영상 요약 방법 간의 차이 및 특성도 비교분석해 보았다.

• 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.