Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
/
v.21
no.1
/
pp.86-93
/
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.
Annual Conference on Human and Language Technology
/
2016.10a
/
pp.56-61
/
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.
Because protein is a primary element responsible for biological or biochemical roles in living bodies, protein function is the core and basis information for biomedical studies. However, recent advances in bio technologies have created an explosive increase in the amount of published literature; therefore, biomedical researchers have a hard time finding needed protein function information. In this paper, a classification system for biomedical literature providing protein function evidence is proposed. Note that, despite our best efforts, we have been unable to find previous studies on the proposed issue. To classify papers based on protein function evidence, we should consider whether the main claim of a paper is to assert a protein function. We, therefore, propose two novel features - protein and assertion. Our experimental results show a classification performance with 71.89% precision, 90.0% recall, and a 79.94% F-measure. In addition, to verify the usefulness of the proposed classification system, two case study applications are investigated - information retrieval for protein function and automatic summarization for protein function text. It is shown that the proposed classification system can be successfully applied to these applications.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
/
v.8
no.4
/
pp.31-37
/
2003
This paper is a review of the large-scale information retrieval system, CONDOR. This system was developed by the consortium that consists of Chonbuk National University, Searchline Co. and Carnegie Mellon University. This system is based on the probabilistic model of information retrieval systems. The multi-language query processing, online document summarization based on query and dynamic hierarchy clustering of this system make difference of other systems. We test this system with 30 million web documents successfully.
Annual Conference on Human and Language Technology
/
2022.10a
/
pp.562-564
/
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.
Younggyun Hahm;Yejee Kang;Seoyoon Park;Yongbin Jeong;Hyunbin Seo;Yiseul Lee;Hyejin Seo;Saetbyol Seo;Hansam Kim
Annual Conference on Human and Language Technology
/
2022.10a
/
pp.192-197
/
2022
요약 연구의 주류는 아직 문서를 대상으로 하지만, 최근에는 회의 요약 연구에 대한 관심이 크게 높아지고 있다. 본 연구는 국립국어원 국어 빅데이터 구축 사업의 일환으로 국내에서 아직 연구되지 않은 국회 회의록 생성 요약에 대해 연구를 진행하였으며, 국회 회의록에 대한 생성 요약 데이터세트를 구축하였다. 또한 생성 요약 모델을 통해 구축된 데이터세트에 대한 정량 및 정성적 평가를 진행함으로써 국회 회의록 요약 데이터세트에 대한 평가 및 향후 생성 요약과 회의록 요약의 연구 방향을 모색하였다.
Annual Conference on Human and Language Technology
/
2019.10a
/
pp.522-526
/
2019
추출 요약(Extractive summarization)은 문서내에 주요한 요약정보가 되는 문장 또는 단어를 추출하여 요약을 생성하는 기법이다. 딥러닝 기법들이 많이 발전하면서 요약 기법에도 sequence-to-sequence와 같은 많은 시도들이 있었지만 대부분의 방법론들은 딥러닝의 모델 구조관점으로 접근하거나 요약에 있어서 단순히 입력 텍스트를 넣고 알고리즘이 처리하는 머신 리딩(Machine reading)관점으로 접근한다. 텍스트 요약 태스크 자체는 사람이 텍스트에 대한 정보 파악을 요약문을 통해 빠르게 하고 싶은 궁극적인 목표가 있으므로, 사람이 텍스트 요약에 필요한 인지처리과정을 반영할 필요가 있다. 결국, 기존의 머신 리딩보다는 휴먼 리딩(Human reading)에 관한 이해와 구조적 접근이 필요하다. 따라서 본 연구는 휴먼 리딩을 위한 인지처리과정을 위해 아이트래킹 데이터 기반의 새로운 추출 요약 모델을 제안한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
/
2020.10a
/
pp.157-161
/
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.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2022.11a
/
pp.619-621
/
2022
COVID-19 사태의 지속화로 재택근무 및 화상 수업의 수요가 증가함에 따라, 화상 회의 서비스에 대한 수요 또한 증가하고 있다. 본 논문은 회의 내용의 텍스트화 및 요약 회의록 생성에 관한 연구를 통해 보다 효율적인 화상 회의 서비스를 제공하고자 한다. WebRTC를 기반으로 화상 회의 서비스를 제공하며, WebSpeech API 를 활용하여 회의 내용을 스크립트화 한다. 회의 스크립트는 BART를 통해 요약본으로 재생성되며, 회의 스크립트와 요약본은 언제든지 열람 및 다운로드가 가능하다. 본 논문은 회의 요약 기능을 제공하는 화상 회의 서비스 MAS (Meeting Auto Summarization)를 제안하며, MAS 의 설계 및 구현 방법을 소개한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
/
2022.07a
/
pp.137-138
/
2022
소스 코드 식별자의 이름을 잘 정하는 것은 소프트웨어 엔지니어링에서 중요한 문제로 다루어지고 있다. 프로그램 엔티티의 의미있고 간결한 이름은 코드 이해도에 중요한 역할을 하며, 소프트웨어 유지보수 관리 비용을 줄이는 데에 큰 효과가 있다. 이러한 코드 식별자 중 평균적으로 가장 복잡한 식별자는 '메소드 이름'으로 알려져 있다. 본 논문에서는 메소드 내용과 일관성 있는 적절한 메소드 이름 생성을 자연어 처리 태스크 중 하나인 '추상적 텍스트 요약'으로 치환하여 수행하는 트랜스포머 기반의 인코더-디코더 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 Github 오픈소스를 크롤링한 Java 데이터셋에서 기존 최신 메소드 이름 생성 모델보다 약 50% 이상의 성능향상을 보였다. 이를 통해 적절한 메소드 작명에 필요한 비용 절감 달성 및 다양한 소스 코드 관련 태스크를 언어 모델의 성능을 활용하여 해결하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.