• 제목/요약/키워드: sentence summarization

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2단계 문장 추출 방법을 이용한 회의록 요약 (Meeting Minutes Summarization using Two-step Sentence Extraction)

  • 이재걸;박성배;이상조
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제20권6호
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    • pp.741-747
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    • 2010
  • 본 논문은 회의록의 특징을 반영한 회의록을 요약 방법을 제안한다. 회의록은 일반 문서와 달리 회의의 진행자가 전체 흐름을 주도하고, 회의 진행에 사용하는 단어들이 존재하며, 발언자들 간의 대화에 종속관계가 있다는 특징이 있다. 제안한 방법은 먼저 회의의 흐름을 찾기 위해 사전에 구축된 회의 진행에 특화된 단어사전과 TextRank 알고리즘을 사용하여 진행자의 주제 문장들을 추출한다. 다음으로 추출된 문장들을 회의록에 있는 참석자들의 문장과 유사도를 계산하여 회의의 주제 문장과 관련있는 중요 문장을 추출한다. 마지막으로 사용자가 흐름을 편히 알 수 있도록 추출된 문장들 사이에 종속 관계를 분석하여 최종적으로 회의록을 요약한다. 국회 전자회의록을 대상으로 실험한 결과, 제안한 방법이 회의록을 요약하는 비율 전 구간에서 기존의 요약 방법들보다 더 나은 성능을 보인다.

주성분 분석과 비정칙치 분해를 이용한 문서 요약 (Text Summarization using PCA and SVD)

  • 이창범;김민수;백장선;박혁로
    • 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.

의사연관피드백과 용어 가중치에 의한 문서요약 (Document Summarization using Pseudo Relevance Feedback and Term Weighting)

  • 김철원;박선
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제16권3호
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    • pp.533-540
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    • 2012
  • 본 논문은 의사연관피드백과 의미특징기반의 용어 가중치에 의한 문서요약 방법을 제안한다. 제안된 방법은 의사연관피드백을 이용하여 사용자의 간섭을 최소화 시키며, 의미특징으로부터 유도된 용어의 가중치는 문장집합의 내부 특징을 잘 나타나기 때문에 문서요약의 질을 향상할 수 있다. 또한 가중치가 부여된 의미특징과 확장된 질의를 이용하여서 사용자의 요구사항과 제안방법의 요약결과 사이의 의미적 차이를 감소시킨다. 실험결과 제안방법이 용어의 가중치를 부여하지 않은 방법에 비해서 좋은 성능을 보인다.

Copy Mechanism과 Input Feeding을 이용한 End-to-End 한국어 문서요약 (End-to-end Document Summarization using Copy Mechanism and Input Feeding)

  • 최경호;이창기
    • 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.

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KoBART와 GSG를 결합한 지능형 한국어 문장 요약 기법 (Intelligent Korean Sentence Summarization Technique Combining KoBART and GSG)

  • 심현솔;박현빈;박지영;신재원;김영종
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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    • pp.698-700
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    • 2023
  • 본 논문에서는 한국어 데이터와 모델링, 추가 평가 지표를 통해 Text Summarization 분야에서 한국어로 좋은 성능을 내기 위한 방식을 제안한다. KoBART의 크기를 키우고 PEGASUS의 GSG를 사용하는 KoBART-GSG 모델을 제안한다. 이때 ASR 모델을 사용하여 한국어 데이터를 구축하고 추가 학습을 진행한다. 또한, 생성된 요약문과 원문에서 Attention 기법으로 키워드와 핵심 문장을 추출하여 지능형 텍스트를 구성하는 새로운 방식을 제안한다. ASR Open API와 제안한 방식을 사용하여 오디오 파일을 텍스트로 변환하고 요약하는 강의나 회의 등 학계와 산업에서 사용할 수 있는 서비스를 제공한다.

문장추상화: 문서요약을 위한 문장교열 방법론 (Sentence Abstraction: A Sentence Revision Methodology for Text Summarization)

  • 김곤;배재학
    • 한국인지과학회:학술대회논문집
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    • 한국인지과학회 2002년도 춘계학술대회
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    • pp.51-56
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    • 2002
  • 본 논문에서는 문서요약을 위한 문장교열 방법론으로 문장추상화를 생각하였다. 이에 문장추상화의 판단기준이 되는 요소들을 구문분석기를 통해 얻은 정보와, 문장의 구성성분들이 가지는 온톨로지 정보를 바탕으로 선정하였다. 문장추상화에는 Roget 시소러스에 기반한 온톨로지 OfN, 구문분석기 LGPI+ 그리고 이를 활용하는 문장추상기 SABOT를 이용하였다. 본 논문을 통하여 문장추상화가 문서요약을 위한 문장교열 방법의 하나로 가능함을 보였다.

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문서요약을 위한 문장추상화 (Sentence Abstraction for Text Summarization)

  • 김곤;배재학
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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    • pp.531-534
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    • 2002
  • 본 논문에서는 문서요약의 한 방법으로 문장추상화를 생각하였다. 이에 문장추상화의 판단기준이 되의 한 방법으로 문장추상화를 생각하였다 이에 문장추상화의 판단기준이 되는 요소들을 구문분석기를 통해 얻은 정보와, 문장의 구성성분들이 가지는 온톨로지 정보를 바탕으로 선정하였다. 문장추상화에는 Roget 시소러스에 기반한 온톨로지 OfN, 구문분석기 LGPI+, 그리고 이를 활용하는 문장추상기 SABOT를 이용하였다. 본 논문을 통하여 문장추상화가 문서 과정에 동원할 수 있는 유용한 도구임을 보였다.

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자동 문서요약을 위한 중요문 추출 방법 설계 (A Design of Important Sentence Extraction Method for Automatic Text Summarization System)

  • 신성혁;김태완
    • 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.

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다중 문서요약에서 문장의 중복도 측정방법 개선 (Measuring Improvement of Sentence-Redundancy in Multi-Document Summarization)

  • 임정민;강인수;배재학;이종혁
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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    • pp.493-495
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    • 2003
  • 다중문서요약에서는 단일문서요약과 달리 문장간의 중복도를 측정하는 방법이 요구된다. 기존에는 중복된 단어의 빈도수를 이용하거나, 구문트리 구조를 이용한 방법이 있으나, 중복도를 측정하는데 도움이 되지 못하는 단어와, 구문분석기 성능에 따라서 중복도 측정에 오류를 발생시킨다. 본 논문은 주절 종속절의 구분, 문장성분, 주절 용언의 의미를 이용하는 문장간 중복도 측정방법을 제안한다. 위의 방법으로 구현된 시스템은 기존의 중복된 단어 빈도수 방식에 비해 정확율에서 56%의 성능 향상이 있었다.

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2단계 문장 추출방법을 이용한 자동 문서 요약 (Automatic Text Summarization with Two Step Sentence Extraction)

  • 정운철;고영중;서정연
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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    • pp.910-912
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    • 2004
  • 자동 문서 요약 시스템은 문서내에 담겨있는 정보를 최대한 표현하면서 문서의 크기를 줄이는 시스템이다. 본 논문에서는 문서 요약을 크게 2단계로 나누어서 수행한다. 문장내 요약본으로써의 불필요한 문장을 미리 제거하고 이에 더해 다양한 통계적 방법의 여러 장점들을 수용함으로써 보다 나은 성능 향상을 얻을 수 있었다. 비교시스템으로는 제목, 위치, 빈도, 도합유사도, 어휘 클러스터링을 이용한 시스템을 구축하여 사용하였으며 30%, 10% 문장요약에서 제안한 시스템은 모두 우수한 성능을 보였다.

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