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복수의 신문기사 자동요약에 관한 실험적 연구
An Experimental Study on Automatic Summarization of Multiple News Articles 원문보기

정보관리학회지 = Journal of the Korean society for information management, v.23 no.1 = no.59, 2006년, pp.83 - 98  

김용광 (연세대학교 문헌정보학과 대학원) ,  정영미 (연세대학교 문헌정보학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

이 연구에서는 복수의 신문기사를 자동으로 요약하기 위해 문장의 의미범주를 활용한 템플리트 기반 요약 기법을 제시하였다. 먼저 학습과정에서 사건/사고 관련 신문기사의 요약문에 포함할 핵심 정보의 의미범주를 식별한 다음 템플리트를 구성하는 각 슬롯의 단서어를 선정한다. 자동요약 과정에서는 입력되는 복수의 뉴스기사들을 사건/사고 별로 범주화한 후 각 기사로부터 주요 문장을 추출하여 템플리트의 각 슬롯을 채운다. 마지막으로 문장을 단문으로 분리하여 템플리트의 내용을 수정한 후 이로부터 요약문을 작성한다. 자동 생성된 요약문을 평가한 결과 요약 정확률과 요약 재현율은 각각 0.541과 0.581로 나타났고, 요약문장 중복률은 0.116으로 나타났다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study proposes a template-based method of automatic summarization of multiple news articles using the semantic categories of sentences. First, the semantic categories for core information to be included in a summary are identified from training set of documents and their summaries. Then, cue wo...

주제어

참고문헌 (12)

  1. 정영미. 2005. '정보검색연구'. 서울: 구미무역(주) 출판부 

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  12. Yang, Y. and Pedersen, J. O. 1997. 'A comparative study on feature selection in text categorization.' In Proceedings of the 14th International Conference on Machine Learning 

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