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용어보기논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로, 시범 서비스 중입니다. AI-Helper

문서 자동요약은 입력된 문서에 대해 컴퓨터가 자동으로 요약을 생성하는 과정을 의미한다. 즉, 컴퓨터가 문서의 기본적인 내용을 유지하면서 문서의 복잡도 즉 문서의 길이를 줄이는 작업이다. 효율적인 정보 접근을 제공함과 동시에 정보 과적재를 해결하기 위한 하나의 방법으로 문서 자동요약에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 사용자가 정보를 동적으로 검토함으로써 새로운 질의문을 만드는 과정에서 검토할 자료는 보통 적어도 한 번에 수십 개 이상이 되는데 이것은 현실적으로 매우 부담스러운 상황이다. 결국 사용자는 자료를 부실하게 검토하게 되고, 정보검색의 과정은 그만큼 정확성과 효율성을 잃어버리게 된다. ...

문서 자동요약은 입력된 문서에 대해 컴퓨터가 자동으로 요약을 생성하는 과정을 의미한다. 즉, 컴퓨터가 문서의 기본적인 내용을 유지하면서 문서의 복잡도 즉 문서의 길이를 줄이는 작업이다. 효율적인 정보 접근을 제공함과 동시에 정보 과적재를 해결하기 위한 하나의 방법으로 문서 자동요약에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 사용자가 정보를 동적으로 검토함으로써 새로운 질의문을 만드는 과정에서 검토할 자료는 보통 적어도 한 번에 수십 개 이상이 되는데 이것은 현실적으로 매우 부담스러운 상황이다. 결국 사용자는 자료를 부실하게 검토하게 되고, 정보검색의 과정은 그만큼 정확성과 효율성을 잃어버리게 된다. 문서요약은 다량의 정보검토가 불가피한 상황에서 필연적인 필요성을 가지고 있다. 제안한 방법에서는 신문기사와 같은 특정 부류에 국한되는 단어간의 공기패턴 정보를 이용하여 문서요약에 이용한다. 자주 출현하는 단어들의 집합에서 추출된 공기패턴내의 단어가 문서 내에서 저자가 표현하려는 내용과 밀접한 관계를 가지는 단어와 함께 출현할 확률이 높은 단어들로 간주될 수 있음을 나타낸다. 실험한 결과 제안한 방법이 명사-명사 공기패턴 정보를 이용한 방법보다 명사-동사 공기패턴 정보를 이용한 방법이 좋은 결과를 가져왔다.

Abstract ▼ AI-Helper

Automatic Text Summarization is the process of reducing in length, while retaining some of the essential qualities of the original. Many of the search engines have tried to solve the problem of the information overload using the title and the early sentences of a document. But, these information is ...

Automatic Text Summarization is the process of reducing in length, while retaining some of the essential qualities of the original. Many of the search engines have tried to solve the problem of the information overload using the title and the early sentences of a document. But, these information is insufficient for user to decide the relevance of the searched documents. The automatic text summarization system can present the efficient solution of informatin overload by reducing search time. In this paper, I propose a automatic text summarization model based on the keywords which are obtained by using noun-verb cooccurrence. To make an abstract of a document, the proposed model extracts the keywords from a document, and then extracts the significant sentences from a document. To obtain the keywords, the proposed model uses noun-verb cooccurrence. Experimental results in newspaper articles show that the proposed model is superior to the method using simple word frequency.

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